التعلم العميق بالهاتف النقال للتعرف على الصور الطبقية لفايروس كورونا

عنوان المقالة:
نموذج تعلم عميق بالهتف النقال حول تصنيف الصور الطبقية لكوفيد-19
ملخص:
جائحة كورونا تحدث حالياً في العالم. الدراسات السابقة أجريت لتشخيص كوفيد-19 من خلال التعرف على الصور الطبقية من خلال تطوير نماذج نظم التصنيف والتجزئة المشتركة الجديدة التي تعمل في الزمن الحقيقي. في هذه الدراسة، يركز المؤلف على دافعية وابتكار مختلف والذي يركز على تطوير تعلم عميق بالهاتف النقال موبايل نت، وهو نموذج تعلم عميق كطريقة لتصنيف مرض كورونا، حيث يستخدم كنموذج أساس، وله مستوى جيد من لكفءة والثبات بحيث يتم تطبيقه على الأجهزة التي لها ذاكرة صغيرة وموصفات وحدة معالجة مركزية صغيرة، مثل أجهزة الموبايل.البيانت المستخدمة في هذه الدرسة هي صورة طبقية للرئتين مع شريحة أفقية والتي جرى تصنيفها سلبية أو ايجابية بالنسبة لــ كوفيد-19. ولإعطاء تحليل أوسع، يقارن المؤلف ويقيم النموذج مقابل معماريات أخرى مثل موبايل نت النسخة الثالثة الكبيرة، وموايل نت النسخة الثالثة الصغيرة، وموبايل نت النسخة الثانية، وريس نت 101، وايفيشنت نت ب صفر. ومن حيث نموذج المعمارية بالهاتف النقال الذي تم تطويره، تصنيف موفيد-19 باستخدام موبايل نت النسخة الثانية حصل على أفضل نتيجة بدقة 0,81 [2025، EGWI]
بيانات المقالة:
كود البحث الرقمي: EGWI