Automatización de la detección de neumonía relacionada con los pulmones y COVID-19 basada en un marco de extracción de características novedoso y en enfoques de Transformer de visión utilizando imágenes de radiografías de tórax
Autores: Ukwuoma, Chiagoziem C.; Qin, Zhiguang; Heyat, Md Belal Bin; Akhtar, Faijan; Smahi, Abla; Jackson, Jehoiada K.; Furqan Qadri, Syed; Muaad, Abdullah Y.; Monday, Happy N.; Nneji, Grace U.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Automatización de la detección de neumonía relacionada con los pulmones y COVID-19 basada en un marco de extracción de características novedoso y en enfoques de Transformer de visión utilizando imágenes de radiografías de tórax
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Investigación
Imágenes de radiografías de tórax
Modelo de aprendizaje profundo
Enfermedades pulmonares
Enfoque de transformer de visión
Hallazgos experimentales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
Según la investigación, los clasificadores y detectores son menos precisos cuando las imágenes están borrosas, tienen bajo contraste u otros defectos, lo que plantea dudas sobre la capacidad del modelo de aprendizaje automático para reconocer elementos de manera efectiva.
Descripción
Según la investigación, los clasificadores y detectores son menos precisos cuando las imágenes están borrosas, tienen bajo contraste u otros defectos, lo que plantea dudas sobre la capacidad del modelo de aprendizaje automático para reconocer elementos de manera efectiva.