The new coronavirus (known as COVID-19) was first identified in Wuhan and quickly spread worldwide, wreaking havoc on the economy and people's everyday lives. Fever, cough, sore throat, headache, exhaustion, muscular aches, and difficulty breathing are all typical symptoms of COVID-19. A reliable detection technique is needed to identify affected individuals and care for them in the early stages of COVID-19 and reduce the virus's transmission. The most accessible method for COVID-19 identification is RT-PCR; however, due to its time commitment and false-negative results, alternative options must be sought. Indeed, compared to RT-PCR, chest CT scans and chest X-ray images provide superior results. Because of the scarcity and high cost of CT scan equipment, X-ray images are preferable for screening. In this paper, a pre-trained network, DenseNet169, was employed to extract features from X-ray images. Features were chosen by a feature selection method (ANOVA) to reduce computations and time complexity while overcoming the curse of dimensionality to improve predictive accuracy. Finally, selected features were classified by XGBoost. The ChestX-ray8 dataset, which was employed to train and evaluate the proposed method. This method reached 98.72% accuracy for two-class classification (COVID-19, healthy) and 92% accuracy for three-class classification (COVID-19, healthy, pneumonia).


翻译:新的科罗纳病毒(称为COVID-19-19)最初在武汉被确定为新的科罗纳病毒(称为COVID-19),并在全世界迅速传播,给经济和人们的日常生活造成严重破坏。发烧、咳嗽、喉咙、喉咙、头痛、疲劳、肌肉疼痛和呼吸困难都是COVID-19的典型症状。需要可靠的检测技术,以便在COVID-19的早期阶段查明受影响的个人并照顾他们,减少病毒的传播。COVI-19-19的识别最容易得到的方法是RT-PCR;然而,由于它的时间承诺和虚假的负面结果,必须寻求替代选择。事实上,与RT-PCR、胸部CT扫描和胸部X光照图像相比,提供了优异的结果。由于CT扫描设备稀缺且费用高,X光照片更适合筛选。在CVI-19的早期阶段,使用预先训练的网络DenseNet169从X光图像中提取特征。通过特征分类方法(ANOVA)选择了特征分类方法,以减少计算和时间的复杂性,同时克服了这种水平的准确性定义,最后选择了X级的精确度方法。 以改进了X级数据的精确度方法。 。通过测测测测取了X方法。

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