Методы глубокого обучения для диагностики COVID-19: модели, набор данных и проблемы

Худойкулов, З. Т.; Исломов, Ш. З.; Давронова, Л. У.; Рустамова, С. Р.

Методы глубокого обучения для диагностики COVID-19: модели, набор данных и проблемы

Худойкулов, З. Т., Исломов, Ш. З., Давронова, Л. У., Рустамова, С. Р.

Дата публикации: 2020

Дата публикации в реестре: 2021-08-05T17:56:31Z

Аннотация:

Эта статья посвящена методам обнаружение covid-19 на основе компьютерной томографии и рентгеновских снимков с использованием методов глубокого обучения. Кроме того, в работе приведены краткие описания искусственного интеллекта применяемых в здравоохранении, пандемии Covid-19, наборов данных, моделей и сетей глубокого обучения, проблем. Описание наборов данных и моделей глубокого обучения представлено в виде таблицы. This paper is directed to methods of detection of covid-19 pandemic by CT and X-ray images using Deep learning techniques. Also, here is given brief description about Artificial intelligence in health care, Covid-19 pandemic, datasets, Deep learning models and networks, challenges. Description of datasets and Deep learning models are presented as a table.

Ключевые слова:
материалы конференций, Covid-19, глубокое обучение, рентгеновский снимок, компьютерная томография, deep learning, X-ray image, CT scan

Тип: Статья