تشخيص عدوى كوفيد-19 المستجد في صور الأشعة السينية باستخدام الشبكة العصبية
محتوى المقالة الرئيسي
الملخص
مع انتشاره السريع ، صدمت عدوى فيروس كورونا العالم وكان لها تأثير كبير على حياة المليارات من الناس. لقد ثبت أن صور الأشعة السينية هي طريقة مهمة لتحديد وتقدير ومراقبة الأمراض. يمكن استخدام خوارزميات التعلم العميق للمساعدة في تحليل أعداد ضخمة محتملة من فحوصات الأشعة السينية. لقد أجرينا نظام تحليل متعدد الاختبارات بأثر رجعي للكشف عن COVID-19 المشبوهة ، والأداء واستخدام ميزات الصور بالأشعة السينية لتقييم تقدم حالة المرض في كل مريض ، مما أدى إلى "اكتشاف وجود كورونا فايروس في الصور التي تم تحليلها وكانت النتائج مقبولة بالمقارنة مع التقنيات الاخرى. أظهرت نتائج هذا البحث أن التطور السريع لتحليل الصور المستند إلى الذكاء الاصطناعي (AI) يمكن أن يحقق دقة عالية في الكشف عن عدوى فيروس كورونا بالإضافة إلى القياس الكمي ومراقبة تطور حالة المرض.
Received 24/10/2020
Accepted 22/9/2021
Published Online First 20/5/2022
تفاصيل المقالة
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
كيفية الاقتباس
المراجع
Jiang F, Deng L, Zhang L, Cai Y, Cheung CW XZ. Review of the clinical characteristics of coronavirus disease 2019 (covid-19). J Gen Intern Med. 2020;1(5).
WHO. World Health Orgnization. Report: Q&As on COVID-19 and related health topics. Available online at: https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019, September 2020.
Sun D, Li H, Lu X-X, Xiao H, Ren J, Zhang F-R LZ-S. Clinical features of severe pediatric patients with coronavirus disease 2019 in wuhan: a single center’s observational study. World J Pediatr. 2020;1(9).
Ping An, Hongbin Chen, Xiaoda Jiang, Juan Su, Yong Xiao, Yijuan Ding, et al. Clinical Features of 2019 Novel Coronavirus Pneumonia Presented Gastrointestinal Symptoms But Without Fever Onset. http://dx.doi.org/102139/ssrn3532530. 2020
Al-Waisy AS, Mohammed1 MA, Al-Fahdawi S, Maashi MS, Garcia-Zapirain B, Abdulkareem KH, et al. COVID-DeepNet: Hybrid Multimodal Deep Learning System for Improving COVID-19 Pneumonia Detection in Chest X-ray Images. Comput Mater Contin. 2020;67(2):2409–29.
Al-Waisy A S, Al-Fahdawi S , Mohammed MA. COVID-CheXNet: hybrid deep learning framework for identifying COVID-19 virus in chest X-rays images. Soft Comput Springer. 2020.
Yicheng Fang, Huangqi Zhang, Jicheng Xie, Minjie Lin, Lingjun Ying, Peipei Pang WJ. Sensitivity of Chest CT for COVID-19: Comparison to RT-PCR. Radiology. 2020;292(2):E115–7.
Xingzhi Xie, MD • Zheng Zhong, MD • Wei Zhao, MD • Chao Zheng, MD • Fei Wang, MD • Jun Liu M. Chest CT for Typical Coronavirus Disease 2019 (COVID19) Pneumonia: Relationship to Negative RT-PCR Testing. Radiology. 2020;296(2):E41–5.
Adam Bernheim , Xueyan Mei, Mingqian Huang, Yang Yang, Zahi A Fayad, Ning Zhang, et al. Chest CT Findings in Coronavirus Disease-19 (COVID-19): Relationship to Duration of Infection. Radiology. 2020;295(2):685–691.
Lih OS, Jahmunah V, San TR, Ciaccio EJ, Yamakawa T, Tanabe M KM, et al. Comprehensive electrocardiographic diagnosis based on deep learning. Artif Intell Med. 2020;103:101789.
Wang X, Qian H, Ciaccio EJ, Lewis SK, Bhagat G, Green PH, et al. Celiac disease diagnosis from videocapsule endoscopy images with residual learning and deep feature extraction. Comput Methods Programs Biomed. 2020;187:105236.
Dekhtiar J, Durupt A, Bricogne M, Eynard B, Rowson H KD. Deep learning for big data applications in CAD and PLM – Research review, opportunities and case study. Comput Ind. 2018;100:227–43.
Zaid Khalaf Hussien BND. Anomaly Detection Approach Based on Deep Neural Network and Dropout. Baghdad Sci J [Internet]. 2020;17: 701-709.
Hussain BA HM. Developing Arabic License Plate Recognition System Using Artificial Neural Network and Canny Edge Detection. Baghdad Sci J [Internet]. 2020;17(3): 909-915.
Emily Chen, Kristina Lerman EF. Tracking Social Media Discourse About the COVID-19 Pandemic: Development of a Public Coronavirus Twitter Data Set. JMIR Public Heal Surveill. 2020;6(2):e1927:1–12.
Joseph Paul Cohen, Paul Morrison LD. COVID-19 Image Data Collection. arXiv Prepr 200311597. 2020;1–4.
Bai Y, Yao L, Wei T, Tian F, Jin D-Y, Chen L, et al. Presumed Asymptomatic Carrier Transmission of COVID-19. JAMA [Internet]. 2020 Apr 14;323(14):1406–7. https://doi.org/10.1001/jama.2020.2565
Fawcett T. An introduction to ROC analysis. Pattern Recogn Lett. 2006;27:861–874.
Powers Dmw. Evaluation: From Precision, Recall And F-Measure To Roc, Informedness, Markedness & Correlation. J Mach Learn Technol [Internet]. 2011;2(1):37–63. Available from: http://www.bioinfo.in/contents.php?id=51
Gönen M. Analyzing Receiver Operating Characteristic Curves with SAS. J Biopharm Stat. 2008;18(6):1228–9.