TY -的A2 Asghar穆罕默德Zubair盟——萨•阿里亚盟——Srinivasan Kathiravan AU - Qaisar接受,赛义德面非盟-文森特,p . m . Durai Raj AU - Chang Chuan-Yu PY - 2021 DA - 2021/09/13 TI -评估深层神经网络架构转移学习肺炎诊断SP - 8036304六世- 2021 AB -肺炎是一种传染性疾病,导致空气囊的炎症。它可以危及生命的年轻人和老年人。检测肺炎的x射线图像是一个重大的挑战。早期发现与诊断和帮助可以是至关重要的。最新发展领域的深度学习有显著提高他们的性能在医学图像分析。优越的深学习方法的预测性能使他们适合肺炎分类从胸部x光图像。然而,培训深度学习模型可以麻烦和资源密集型的。重用公共的知识表示模型训练的大规模数据集通过转移学习可以帮助缓解这些挑战。在本文中,我们比较各种图像分类模型基于转移学习知名深学习架构。Kaggle胸部x射线数据集被用来评估和比较我们的模型。 We apply basic data augmentation and fine-tune our feed-forward classification head on the models pretrained on the ImageNet dataset. We observed that the DenseNet201 model outperforms other models with an AUROC score of 0.966 and a recall score of 0.99. We also visualize the class activation maps from the DenseNet201 model to interpret the patterns recognized by the model for prediction. SN - 1748-670X UR - https://doi.org/10.1155/2021/8036304 DO - 10.1155/2021/8036304 JF - Computational and Mathematical Methods in Medicine PB - Hindawi KW - ER -