Modelli di Deep Learning per la Classificazione del COVID-19 su Immagini TC e Radiografiche
Uno studio propone l'uso di reti neurali convoluzionali (CNN) per la diagnosi assistita da computer (CAD) del COVID-19 a partire da immagini TC polmonari e radiografiche. La ricerca impiega due dataset di radiografie e due dataset di TC per differenziare tra polmoni affetti da COVID-19 e polmoni sani. Il lavoro è motivato dalla necessità di strumenti di screening automatizzati durante la pandemia.
Fatti principali
- Lo studio utilizza modelli basati su CNN per la classificazione del COVID-19.
- Vengono utilizzati due dataset di immagini radiografiche e due dataset di TC.
- L'obiettivo è differenziare il COVID-19 da immagini polmonari sane.
- La ricerca è motivata dalla pandemia di COVID-19.
- Il lavoro propone un sistema di diagnosi assistita da computer (CAD).
- Le tecniche di imaging sono considerate utili per lo screening pandemico.
- Lo studio mira a sostituire i processi manuali con l'IA automatizzata.
- L'articolo è pubblicato su arXiv con ID 2605.20445.
Entità
Istituzioni
- arXiv