Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/31760
Title: | CNN Based Medical Image Classification |
Authors: | LATI, Abdelhai KEZZAL, Chahira LIMANE, Mohammed Ali |
Keywords: | Deep Learning Transfer learning Convolutional Neural Network (CNN) VGG19 |
Issue Date: | 2022 |
Publisher: | UNIVERSITY OF OUARGLA |
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 |
Description: | Electronics of Embedded Systems |
URI: | https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/31760 |
Appears in Collections: | Département d'Electronique et des Télécommunications - Master |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
KEZZAL-LIMANE.pdf | Electronics of Embedded Systems | 1,48 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.