Detection Covid-19 based on chest X-ray images using convolution neural networks
المؤلفون المشاركون
Ali, Akbas Izz al-Din
Zabin, Sufyan Uthman
المصدر
Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering
العدد
المجلد 22، العدد 1 (31 مارس/آذار 2022)، ص ص. 34-42، 9ص.
الناشر
تاريخ النشر
2022-03-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Covid-19 is a deadly virus that has spread worldwide, causing millions of deaths.
Chest X-ray is one of the most common methods of diagnosing the infection of Covid -19.
therefore, this paper has presented an efficient method to detect Covid-19 through X-rays of the chest area through a Neural convolution network (CNN).
the proposed system has used a convolution neural network to classify the extracted features.
Since CNN needs a set of data defined for training and testing, the proposed method used a public dataset of 350 pneumonia x-ray images, 300 viral images, and 350 normal images for evaluation.
besides, the proposed work achieved a satisfactory accuracy of 95% based on the X-ray image.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zabin, Sufyan Uthman& Ali, Akbas Izz al-Din. 2022. Detection Covid-19 based on chest X-ray images using convolution neural networks. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering،Vol. 22, no. 1, pp.34-42.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1493012
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zabin, Sufyan Uthman& Ali, Akbas Izz al-Din. Detection Covid-19 based on chest X-ray images using convolution neural networks. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering Vol. 22, no. 1 (Mar. 2022), pp.34-42.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1493012
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zabin, Sufyan Uthman& Ali, Akbas Izz al-Din. Detection Covid-19 based on chest X-ray images using convolution neural networks. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering. 2022. Vol. 22, no. 1, pp.34-42.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1493012
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 41-42
رقم السجل
BIM-1493012
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