This paper aims to investigate the use of transfer learning architectures in the detection of COVID-19 from CT lung scans. The study evaluates the performances of various transfer learning architectures, as well as the effects of the standard Histogram Equalization and Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization. The findings of this study suggest that transfer learning-based frameworks are an alternative to the contemporary methods used to detect the presence of the virus in patients. The highest performing model, the VGG-19 implemented with the Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, on a SARS-CoV-2 dataset, achieved an accuracy and recall of 95.75% and 97.13%, respectively.
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【초록키워드】 COVID-19, SARS-CoV-2, lung, virus, Accuracy, dataset, recall, patients, alternative, transfer, histogram, Effect, highest, detect, evaluate, Contrast, Limited, 【제목키워드】 COVID-19, detection, learning,
【초록키워드】 COVID-19, SARS-CoV-2, lung, virus, Accuracy, dataset, recall, patients, alternative, transfer, histogram, Effect, highest, detect, evaluate, Contrast, Limited, 【제목키워드】 COVID-19, detection, learning,
이 논문은 CT 폐 스캔에서 COVID-19를 탐지하는 데 전이 학습 아키텍처의 사용을 조사하는 것을 목표로 합니다. 이 연구는 다양한 전이 학습 아키텍처의 성능과 표준 히스토그램 균등화 및 대비 제한 적응 히스토그램 균등화의 효과를 평가합니다. 이 연구의 결과는 전이 학습 기반 프레임워크가 환자에서 바이러스의 존재를 감지하는 데 사용되는 현대적인 방법에 대한 대안임을 시사합니다. SARS-CoV-2 데이터 세트에서 Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization으로 구현된 최고 성능 모델인 VGG-19는 각각 95.75% 및 97.13%의 정확도와 재현율을 달성했습니다.