TAILIEUCHUNG - Trích chọn đặc trưng và phân loại ảnh X-quang phổi

Nghiên cứu trình bày khảo sát các đặc trưng học sâu trên ảnh X-Quang phổi và sử dụng các phương pháp máy học truyền thống bao gồm kNearest-Neighbours (k-NN), Support Vector Machines (SVM), Logistic Regression cho bài toán phân loại ảnh X-Quang vào 3 lớp covid-19, pneumonia, normal. | TNU Journal of Science and Technology 226 07 182 - 189 EXTRACT FEATURES AND CLASSIFICATION OF CHEST X-RAY IMAGES Vo Thi Mot Vo Duy Nguyen Nguyen Tan Tran Minh Khang Vietnam National University HCMC - University of Information Technology ARTICLE INFO ABSTRACT Received 30 01 2021 COVID-19 causes an epidemic of acute respiratory infections with more than 90 million infections and more than 2 million deaths Revised 27 5 2021 worldwide. The disease is transmitted through the respiratory tract Published 27 5 2021 each day there are more than 300 000 new infections. In this study we examine deep learning features on chest X-ray images and use KEYWORDS traditional machine learning methods including k-Nearest-Neighbors k-NN Support Vector Machines SVM Logistic Regression for the COVID-19 problem of classifying X-ray images into three classes COVID-19 k-Nearest-Neighbours k-NN PNEUMONIA NORMAL. Evaluation results on a data set of 3423 Logistic Regression chest X-ray images compiled from four datasets COVID-19 Radiography Database Covid-19 Image Dataset COVID-19 Neural network PatientsLungs X-Ray Images 10000 COVID19 High-quality images SVM published in 2020 the detailed experimental results analysis and assessment will be the basis for the next researches. TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƯNG VÀ PHÂN LOẠI ẢNH X-QUANG PHỔI Võ Thị Một Võ Duy Nguyên Nguyễn Tấn Trần Minh Khang Trường Đại học Công nghệ Thông tin ĐH Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh THÔNG TIN BÀI BÁO TÓM TẮT Ngày nhận bài 30 01 2021 COVID-19 gây ra dịch viêm đường hô hấp cấp có hơn 90 triệu ca lây nhiễm và hơn 2 triệu người chết trên toàn thế giới. Bệnh lây qua đường Ngày hoàn thiện 27 5 2021 hô hấp mỗi ngày có hơn 300 ngàn ca nhiễm mới. Trong nghiên cứu Ngày đăng 27 5 2021 này chúng tôi khảo sát các đặc trưng học sâu trên ảnh X-Quang phổi và sử dụng các phương pháp máy học truyền thống bao gồm k- TỪ KHÓA Nearest-Neighbours k-NN Support Vector Machines SVM Logistic Regression cho bài toán phân loại ảnh X-Quang vào 3 lớp COVID-19 .

• Y khoa - Dược
• Dịch viêm đường hô hấp cấp
• Đại dịch COVID 19
• Phương pháp máy học
• Support Vector Machines
• X quang phổi
• Hội chứng viêm đường hô hấp cấp
• Phòng chống viêm đường hô hấp cấp
• Viêm đường hô hấp cấp vùng Trung Đông
• Vi rút CORONA
• Bệnh viêm đường hô hấp cấp
• Phòng chống dịch MERS CoV
• Hướng dẫn cơ bản trong phòng dịch bệnh
• Phòng chống dịch bệnh viêm đường hô hấp cấp
• Phương thức lây truyền SARS CoV 2
• Nguyên tắc xử lý ca bệnh Covid 19
• Công tác dân vận
• Phòng chống dịch bệnh
• Viêm đường hô hấp cấp Covid 19
• Tăng cường công tác dân vận
• Công văn nhà nước
• Công văn số 79 CV/TW
• Dịch bệnh viêm đường hô hấp cấp
• Chủng mới của vi rút Corona
• Kiểm soát dịch bệnh
• Ngăn ngừa lây lan dịch bệnh
• Công văn số 300/SGDĐT CTTT
• Phòng chống dịch viêm đường hô hấp cấp
• Công tác phòng chống dịch bệnh
• Phòng chống dịch bệnh trong trường học
• Công văn số 2507/QLD KD
• Đảm bảo cung ứng thuốc
• Cung ứng thuốc chống dịch Covid 19
• Thuốc chống dịch bệnh viêm đường hô hấp cấp
• Công văn số 401/BYT DP
• Công văn số 291/GDĐT VP
• Cho học sinh nghỉ học
• Nghỉ học do dịch bệnh viêm đường hô hấp cấp
• Công văn số 149/TCGDNN HSSV
• Giáo dục nghề nghiệp
• Công văn số 156/TCQLTT CNV
• Quản lý thị trường
• Quyết định số 173/QĐ TTg
• Corona virus 2019 nCoV
• Viêm đường hô hấp cấp
• Chẩn đoán viêm đường hô hấp cấp
• Đặc điểm dịch tễ học
• Nguyên tắc điều trị dịch Corona virus
• Đặc điểm lâm sàng của bệnh COVID 19
• Phòng chống dịch COVID 19
• Biện pháp phòng dịch COVID 19
• Bài giảng y học
• Bệnh học vi rút vi khuẩn
• Nhiễm trùng hô hấp cấp tính
• Dịch tễ viêm phổi do vi khuẩn
• Hệ vi sinh vật đường hô hấp
• Cơ chế sinh bệnh học đồng nhiễm
• Mẫu Kế hoạch phòng chống bệnh
• Kế hoạch phòng chống bệnh
• Bệnh viêm đường hô hấp cấp CoVid 19
• Đón học sinh trở lại trường
• Dịch bệnh Corona
• Công văn số 490/BYT MT
• Phòng chống bệnh viêm đường hô hấp cấp
• Quản lý môi trường y tế
• Khuyến cáo phòng chống dịch bệnh
• Công văn số 1385/BCĐQG
• Tổ chức phân luồng bệnh nhân
• Tổ chức cách ly bệnh nhân
• Người nghi nhiễm viêm đường hô hấp
• Bài viết về y học
• Đặc điểm dịch tễ viêm phổi
• Viêm phổi nặng nặng ở trẻ em
• Viêm phổi do nhiễm Adenovirus
• Triệu chứng viêm long đường hô hấp
• Công văn số 2329/BYT CNTT
• Bệnh hô hấp
• Phòng chống Covid 19
• Công văn số 164/TTg KGVX
• Phòng chống dịch do nCoV
• Tăng cường phòng chống dịch do nCoV
• Công tác phòng chống dịch do nCoV
• Cách ly phòng chống dịch
• Phòng chống dịch bệnh COVID 19
• Dịch bệnh COVID 19
• Biện pháp phòng chống lây nhiễm COVID 19
• Phòng chống dịch trong quá trình hội họp
• Bệnh viêm đường hô hấp cấp
• Công văn số 390/BYT TB CT
• Cung cấp đủ vật tư y tế
• Cung cấp trang thiết bị y tế
• Phòng chống dịch bệnh nCoV
• Công văn số 939/UBND KGVX
• Tuyên truyền phòng chống dịch bệnh Covid 19
• Biện pháp phòng chống dịch bệnh
• Kiểm soát lây lan dịch bệnh
• Công văn số 297/TTrB P1
• Chòng chống dịch bệnh Covid 19
• Công tác phòng chống dịch bệnh Covid 19
• Thanh tra công tác phòng chống dịch bệnh Covid 19
• Công văn số 463/BTTTT TTCS
• Phòng chống dịch cúm A(H5N1)
• Công tác phòng chống dịch cúm A(H5N1)
• Dịch cúm A(H5N1)
• Dịch bệnh động vật trên cạn