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 17
 İndirme 3
A Deep Learning Approach for Pneumonia Detection from X−ray Images
2023
Dergi:  
International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering
Yazar:  
Özet:

Abstract Pneumonia, which is caused by Streptococcus Pneumoniae, can be deadly if undetected or mistreated. The most common approach for detecting Pneumonia is to have a professional radiologist review a chest X-ray picture, which takes longer and is less reliable. Professionals and physicians can employ computer-assisted diagnosis to solve this problem. Computer-assisted diagnosis might improve doctors' ability to make quick and accurate judgments. Convolutional neural networks that are abbreviated as CNNs have become particularly popular in disease classification due to the usefulness of algorithms in deep learning for the analysis of medical images. The performance of some pre-trained CNN models was examined to reach the final result, followed by an ensemble of top-performing models. The study revealed that putting together various pre-trained CNN models can improve detection accuracy, with the best accuracy being 94.39%.

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 : 488
2023 Impact/Etki : 0.054
International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering