CNN Based Medical Image Classification

Abstract

The detection of the novel coronavirus (COVID-19) has recently become a critical task for the medical classificion. Knowing that deep Learning is an advanced area of machine learning that has gained much of interest, especially Convultional neural network. It has been also widely used in a variety of applications. Since it has proved to be an effective deep learning for the medical field in this study a detection system is implemented as a quick alternative, accurate and reliable diagnosis option to detect COVID-19 disease. Three pre-trained convolutional neural network based models (ResNet50, VGG19, AlexNet) have been proposed for this system.Based on the performance results obtained, the pre-trained AlexNet model and ResNet50+SVM provide the best classification performance (100 % accuracy) among the other used models.

أصبح الكشف عن فيروس كورونا الجديد ( 19 التعلم العميق هو مجال متقدم من مجالات التعلم الآلي التي اكتسبت الكثير من الاهتمام ، وخاصة الشبكة العصبية الالتفافية. كما تم استخدامه على نطاق واسع في مجموعة متنوعة من التطبيقات ، وبما أنه أثبت فعاليته في التعلم العميق للمجال الطبي في هذه الدراسة ، تم تنفيذ نظام الكشف كبديل سريع وخيار تشخيصدقيق وموثوق للكشف عن VGG19 ، ResNet تم اقتراح ثلاثة نماذج قائمة على الشبكة العصبية التلافيفية مدربة مسبقًا 50 COVID- مرض 19 + ResNet و 50 AlexNet لهذا النظام ، بناءً على نتائج الأداء التي تم الحصول عليها ، يوفر نموذج AlexNet أفضل أداء تصنيف (٪ 100 دقة) من بين النماذج المستخدمة الأخرى. SVM