TY -的A2 -乌斯曼,默罕默德盟-默罕默德,纱线非盟- Alshehri穆罕默德Dahman盟——Alenazy薇依•默罕默德盟——Vinh黄平君Truong盟——Alturki瑞安PY - 2021 DA - 2021/05/18 TI -肺炎疾病的识别应用智能计算框架基于深度学习和机器学习技术SP - 9989237六世- 2021 AB -肺炎是一种很常见的和致命的疾病,需要确定初始阶段为了防止病人有这种疾病更大的伤害,帮助他/她在拯救他/她的生活。各种技术用于肺炎的诊断包括胸部x光,CT扫描,血培养、痰培养、液体样品,支气管镜检查,脉搏血氧仪。医学图像分析起着至关重要的作用在即等各种疾病的诊断,COVID-19,肺炎等,被认为是吉祥的研究领域之一。分析胸部x光图像准确,需要专家放射科医师拥有所需的领域的专业知识和经验。据世界卫生组织(世卫组织)报告,世界上三分之二的人仍然没有访问放射科医生,以诊断疾病。本研究提出了一个DL框架诊断肺炎疾病在一个高效和有效的方式。各种深卷积神经网络(DCNN)转移学习技术,如AlexNet SqueezeNet, VGG16, VGG19, Inception-V3用于从胸部x光图像中提取有用的特性。在这项研究中,几个机器学习(ML)分类器是利用。拟议的系统训练和测试在胸部x光片和CT图像数据集。为了检验该系统的稳定性和有效性,不同的性能已经利用措施。 The proposed system is intended to be beneficial and supportive for medical doctors to accurately and efficiently diagnose pneumonia disease. SN - 1574-017X UR - https://doi.org/10.1155/2021/9989237 DO - 10.1155/2021/9989237 JF - Mobile Information Systems PB - Hindawi KW - ER -