Magyar
Toggle navigation
Tudóstér
Magyar
Tudóstér
Keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Böngészés
Saját polc tartalma
(
0
)
Korábbi keresések
CCL parancs
CCL
Összesen 2 találat.
#/oldal:
12
36
60
120
Rövid
Hosszú
MARC
Részletezés:
Rendezés:
Szerző növekvő
Szerző csökkenő
Cím növekvő
Cím csökkenő
Dátum növekvő
Dátum csökkenő
1.
001-es BibID:
BIBFORM123056
Első szerző:
Mudhafar, Jalil Jassim Ghrabat
Cím:
Utilising Machine Learning for the Early Detection of Coronary Heart Disease / Mudhafar Jalil Jassim Ghrabat, Siamand Hassan Mohialdin, Luqman Qader Abdulrahman, Murthad Hussein Al-Yoonus, Zaid Ameen Abduljabbar, Dhafer G. Honi, Vincent Omollo Nyangaresi, Iman Qays Abduljaleel, Husam A. Neamah
Dátum:
2024
ISSN:
2241-4487 1792-8036
Tárgyszavak:
Műszaki tudományok
Informatikai tudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:
Engineering, Technology and Applied Science Research. - "Accepted by Publisher" : - (2024), p. 1-19. -
További szerzők:
Siamand, Hassan Mohialdin
Luqman, Qader Abdulrahman
Murthad, Hussein Al-Yoonus
Zaid, Ameen Abduljabbar
Alshuwaili, Dhafer Gheni Honi (1991) (Informatics)(PhD)
Vincent, Omollo Nyangaresi
Iman, Qays Abduljaleel
Neamah, Husam A. (1990-) (mérnök)
Internet cím:
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
2.
001-es BibID:
BIBFORM123055
Első szerző:
Rana, Jassim Mohammed
Cím:
A Robust Hybrid Machine and Deep Learning-based Model for Classification And Identification in Chest X-ray Images / Rana Jassim Mohammed, Mudhafar Jalil Jassim Ghrabat, Zaid Ameen Abduljabbar, Vincent Omollo Nyangaresi, Iman Qays Abduljaleel, Ali Hasan Ali, Dhafer G. Honi, Husam A. Neamah
Dátum:
2024
ISSN:
2241-4487 1792-8036
Megjegyzések:
Successful medical treatment for patients with COVID-19 requires rapid and accurate diagnosis. Fighting the COVID-19 pandemic requires an automated system to diagnose the virus on Chest X-Ray (CXR) images. CXR images are frequently used in healthcare as they offer the potential for rapid and accurate disease diagnosis. SARS-CoV-2 targets the respiratory system, resulting in pneumonia with additional symptoms, such as dry cough, fatigue, and fever, which could be misdiagnosed as pneumonia, TB, or lung cancer. There is difficulty in differentiating the features of COVID-19 from other diseases that have similarities in CXR images. Automated Computer-Aided Diagnosis (CAD) systems incorporate machine or deep learning methods to improve efficiency and accuracy. CNNs are among the most widely used methods, as they have shown encouraging accuracy in identifying COVID-19 in CXR images. This study presents a hybrid deep learning model to provide faster diagnosis of COVID-19 infection using CXR images. The Densenet201 model was used for feature extraction and a Multi-Layer Perceptron (MLP) was used for classification. The proposed method achieved 98.82% accuracy and similar sensitivity, specificity, precision, recall, and F1 score. These results are promising when compared to other DL models trained in similar datasets.
Tárgyszavak:
Műszaki tudományok
Informatikai tudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
COVID-19
Chest X-Ray (CXR)
DL
ML
densenet201
MLP
Megjelenés:
Engineering, Technology and Applied Science Research. - 14 : 5 (2024), p. 16212-16220. -
További szerzők:
Mudhafar, Jalil Jassim Ghrabat
Zaid, Ameen Abduljabbar
Vincent, Omollo Nyangaresi
Iman, Qays Abduljaleel
Ali, Ali Hasan (1989-) (matematikus)
Alshuwaili, Dhafer Gheni Honi (1991) (Informatics)(PhD)
Neamah, Husam A. (1990-) (mérnök)
Internet cím:
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
Rekordok letöltése
1
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27
© 2023
Monguz kft.
Minden jog fenntartva.