Deeplab V3+ based semantic segmentation of COVID-19 lesions in computed tomography images
المؤلفون المشاركون
Ashur, Amirah S.
Napoleon, Samih Atif
Isa, Mirihan M.
المصدر
Journal of Engineering Research
العدد
المجلد 6، العدد 5 (31 ديسمبر/كانون الأول 2022)، ص ص. 184-192، 9ص.
الناشر
تاريخ النشر
2022-12-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص EN
Coronavirus 2019 spreads rapidly worldwide causing a global epidemic.
early detection and diagnosis of COVID-19 is critical for treatment as it causes respiratory syndrome appears in the chest medical images, such as computed tomography (CT) images, and x-ray images.
the CT images are more sensitive and have more details compared to the x-ray images.
thus, automated segmentation plays an imperative role in detecting, diagnosing, and determining the spreading of COVID-19.
in this paper, the DeepLabV3 + combined with MobileNet-V2 model was implemented.
to validate this combination, we conducted a comparative study between the DeepLabV3 + variants by its combination with MobileNet-V2 against DeepLabV3 + combined with different CNN, namely ResNet-18, and ResNet50.
also, a comparative study with the basic traditional U-Net and modified Alex for segmentation was carried out.
the experimental results showed the superiority of the using DeepLabV3 + combined with MobileNet-V2 for COVID-19 segmentation by achieving 97.5% mean accuracy, 95.2% sensitivity, 99.7% specificity, 99.7% precision, 99.3 % weighted Jaccard coefficient, and 97.5% weighted dice coefficient.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Isa, Mirihan M.& Napoleon, Samih Atif& Ashur, Amirah S.. 2022. Deeplab V3+ based semantic segmentation of COVID-19 lesions in computed tomography images. Journal of Engineering Research،Vol. 6, no. 5, pp.184-192.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1454555
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Isa, Mirihan M.…[et al.]. Deeplab V3+ based semantic segmentation of COVID-19 lesions in computed tomography images. Journal of Engineering Research Vol. 6, no. 5 (Dec. 2022), pp.184-192.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1454555
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Isa, Mirihan M.& Napoleon, Samih Atif& Ashur, Amirah S.. Deeplab V3+ based semantic segmentation of COVID-19 lesions in computed tomography images. Journal of Engineering Research. 2022. Vol. 6, no. 5, pp.184-192.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1454555
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 192
رقم السجل
BIM-1454555
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر