Utilisation du deep learning et les CT-SCAN thoraciques pour detecter le COVID 19

Abstract

En raison de la pandémie de COVID-19 et de l'effondrement imminent des systèmes de santé suite à l'épuisement des ressources financières, hospitalières et médicales, l'Organisation mondiale de la santé a fait passer le niveau d'alerte de la pandémie de COVID-19 d'élevé à très élevé. Pendant ce temps, des méthodes de détection COVID-19 plus rentables et plus précises sont préférées dans le monde entier. Les méthodes de détection du COVID-19 basées sur la vision artificielle, en particulier l'apprentissage en profondeur en tant que méthode de diagnostic dans les premiers stades de la pandémie, ont reçu une grande importance pendant la pandémie. Cette étude visait à concevoir un système de détection assistée par ordinateur très efficace pour COVID-19 en utilisant un algorithme basé sur un réseau d'architecture de recherche neuronale (NASNet).