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 20
 İndirme 2
DETECTION OF COVID-19 FROM CHEST X-RAY IMAGES USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS
2023
Dergi:  
Turkish Journal of Computer and Mathematics Education
Yazar:  
Özet:

Corona virus illness (COVID-19) is also a illness caused by the severe acute metabolic process syndrome (Severe Acute metabolism Syndrome) virus. Those that square measure infected with the Covid-19 virus seasoned moderate respiratory illness and recovered with nonespecial treatments. However, some of us became seriously unwell and required medical attention. As a primary step in combating COVID-19 is effective screening of infected patients, with one all told the key screening approaches being radiology examination exploitation chest radiography. it had been found in early studies that patients gift abnormalities in chest radiography photos that square measure characteristic of those infected with COVID-19. Impelled by this and the affected by the ASCII text file efforts of the analysis community, throughout this study we have a tendency to tend to propose CNN convolution neural network for the detection of COVID-19 cases from chest X-ray (CXR) photos. The dataset used is COVID-19 RADIOGRAPHY info that is in public out there. All the pictures square measure in transportable Network Graphics (PNG) file format. We have a tendency to tend to achieved 94% of coaching accuracy.

Anahtar Kelimeler:

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










Turkish Journal of Computer and Mathematics Education

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 1.706
Atıf : 99
2023 Impact/Etki : 0.071
Turkish Journal of Computer and Mathematics Education