論文の概要: Evolving Tsukamoto Neuro Fuzzy Model for Multiclass Covid 19
Classification with Chest X Ray Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10421v1
- Date: Wed, 17 May 2023 17:55:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-18 14:22:31.720473
- Title: Evolving Tsukamoto Neuro Fuzzy Model for Multiclass Covid 19
Classification with Chest X Ray Images
- Title（参考訳）: 胸部X線画像を用いたマルチクラスコビッド19分類のための塚本神経ファジィモデルの進化
- Authors: Marziyeh Rezaei, Sevda Molani, Negar Firoozeh, Hossein Abbasi, Farzan
Vahedifard, Maysam Orouskhani
- Abstract要約: 本稿では,Covid 19の検出のための機械学習ベースのフレームワークを提案する。
提案モデルでは,コビッド19病の同定と識別に塚本神経ファジィ推論ネットワークを用いている。
提案したモデルは精度98.51%、感度98.35%、特異度98.08%、F1スコア98.17%を達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.609784101826762
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Du e to rapid population growth and the need to use artificial intelligence
to make quick decisions, developing a machine learning-based disease detection
model and abnormality identification system has greatly improved the level of
medical diagnosis Since COVID-19 has become one of the most severe diseases in
the world, developing an automatic COVID-19 detection framework helps medical
doctors in the diagnostic process of disease and provides correct and fast
results. In this paper, we propose a machine lear ning based framework for the
detection of Covid 19. The proposed model employs a Tsukamoto Neuro Fuzzy
Inference network to identify and distinguish Covid 19 disease from normal and
pneumonia cases. While the traditional training methods tune the parameters of
the neuro-fuzzy model by gradient-based algorithms and recursive least square
method, we use an evolutionary-based optimization, the Cat swarm algorithm to
update the parameters. In addition, six texture features extracted from chest
X-ray images are give n as input to the model. Finally, the proposed model is
conducted on the chest X-ray dataset to detect Covid 19. The simulation results
indicate that the proposed model achieves an accuracy of 98.51%, sensitivity of
98.35%, specificity of 98.08%, and F1 score of 98.17%.
- Abstract（参考訳）: 急速な人口増加と迅速な意思決定のための人工知能の使用の必要性のため、機械学習に基づく疾患検出モデルと異常識別システムの開発は、新型コロナウイルスが世界で最も重篤な疾患の1つとなったため、医療診断のレベルを大幅に改善した。
本稿では,Covid 19の検出のためのマシンリアニングに基づくフレームワークを提案する。
提案モデルでは, ツカモト神経ファジィ推論ネットワークを用いてコビッド19病と正常例, 肺炎例の鑑別と鑑別を行う。
従来のトレーニング手法では、勾配に基づくアルゴリズムと再帰最小二乗法によりニューロファジィモデルのパラメータをチューニングするが、進化に基づく最適化であるCat Swarmアルゴリズムを用いてパラメータを更新する。
また、胸部x線画像から抽出した6つのテクスチャ特徴をモデル入力としてnを与える。
最後に,胸部X線データを用いてCovid 19の検出を行った。
シミュレーションの結果,提案モデルの精度は98.51%,感度は98.35%,特異性は98.08%,F1スコアは98.17%であった。
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