基于迁移学习的胸部X射线图像COVID-19检测
图像与视频处理
2023-04-11 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
COVID-19是一种高度传染性疾病，已感染全球数百万人。在检测试剂有限的情况下，胸部放射摄影等筛查工具可辅助临床医生进行诊断并评估疾病进展。基于深度学习的系统在放射图像中诊断COVID-19疾病方面表现令人鼓舞。本文利用两种最著名的VGGNet架构（即VGG-16和VGG-19）研究了迁移学习的概念。分类器模块和超参数经过微调，以使模型适用于胸部X射线图像中Covid-19的自动检测。我们生成了两个不同的数据集，以评估所提出系统在多类和二分类问题中识别Covid-19阳性样本的性能。实验结果证明了迁移学习对于小规模数据集的有效性，尤其在医学影像领域，其不仅可防止过拟合与收敛问题，还能获得最优分类性能。
引用
@article{arxiv.2304.04161,
title = {Detection of COVID19 in Chest X-Ray Images Using Transfer Learning},
author = {Zanoby N. Khan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.04161},
year = {2023}
}