MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1155/2022/8549707

Медицинская библиотека · Contrast media & molecular imaging · 2022

Classification of COVID-19 and Influenza Patients Using Deep Learning.

Aftab Muhammad, Amin Rashid, Koundal Deepika, Aldabbas Hamza, Alouffi Bader, Iqbal Zeshan

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПеревод пока не подготовлен

Аннотация

Coronavirus (COVID-19) is a deadly virus that initially starts with flu-like symptoms. COVID-19 emerged in China and quickly spread around the globe, resulting in the coronavirus epidemic of 2019-22. As this virus is very similar to influenza in its early stages, its accurate detection is challenging. Several techniques for detecting the virus in its early stages are being developed. Deep learning techniques are a handy tool for detecting various diseases. For the classification of COVID-19 and influenza, we proposed tailored deep learning models. A publicly available dataset of X-ray images was used to develop proposed models. According to test results, deep learning models can accurately diagnose normal, influenza, and COVID-19 cases. Our proposed long short-term memory (LSTM) technique outperformed the CNN model in the evaluation phase on chest X-ray images, achieving 98% accuracy.

Для цитирования: Aftab Muhammad, Amin Rashid, Koundal Deepika, Aldabbas Hamza, Alouffi Bader, Iqbal Zeshan. Classification of COVID-19 and Influenza Patients Using Deep Learning.. Contrast media & molecular imaging. 2022. DOI: 10.1155/2022/8549707.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.