A novel Hybrid Machine learning approach (CNN-SVM) for COVID- ۱۹ diagnosis in CT images
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 117
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
CECCONF18_020
تاریخ نمایه سازی: 27 اسفند 1401
چکیده مقاله:
This study aims to diagnose COVID-۱۹ using CT images and deep learning algorithms. First, we usewavelet transformation in combination with fuzzy logic to provide a new approach to removing the noiseof CT images. Then we segmented lung images by the proposed combined global and local thresholdmethod. In this way, lung regions from CT images can be segmented successfully. In the next step,features and classification will be extracted. AlexNet is used to extract features, while a Support VectorMachine (SVM) is used for classification. With ۹۹.۸% accuracy, three classes of data are classified:COVID-۱۹, Viral Pneumonia, and Normal. In comparison with previous methods, the proposed methodshows superior classification performance.
کلیدواژه ها:
COVID-۱۹ ، Convolutional neural networks ، AlexNet ، lung segmentation ، Support vector machine (SVM)
نویسندگان
Atefeh Tanzadehpanah
Computer Engineering, Islamic Azad University, Mashhad Branch, Mashhad, Iran
Parisa Nourbakhsh Sabet
Computer Engineering, University of Guilan, Guilan, Iran