Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 25
 İndirme 1
Classification of X-ray Images for Pulmonary Diseases Using Deep Learning Techniques
2022
Dergi:  
International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering
Yazar:  
Özet:

Abstract In the present day, a chest x-ray is the most effective method for distinguishing different pulmonary diseases, however finding multiple pulmonary diseases can be very challenging, especially in places where gifted radiologists are hard to reach. The chest X-ray cannot diagnose many lung disorders because they often resemble one another. Due to the increasing mortality rate and insufficient health supplies, hospitals and radiologists across the globe have been working tirelessly to diagnose patients. Using deep learning systems, it is possible to distinguish pneumonia, tuberculosis, and covid-19 from chest x-rays with advances in automation. Clinical nursing and observational studies are indispensable when chest x-rays are required, although we cannot ignore the conditions leading to the illness where pneumonia, TB, and covid-19 are extreme categories. By automating pulmonary diseases classification based on chest X-rays, we are able to identify pneumonia, TB, covid-19 allowing for quicker intervention and improved accuracy.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler










International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering

Alan :   Mühendislik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 1.632
Atıf : 486
International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering