تشخیص خودکار مبتنی بر اشعه ایکس و سی تی اسکن کووید-19
ترجمه شده

تشخیص خودکار مبتنی بر اشعه ایکس و سی تی اسکن کووید-19

عنوان فارسی مقاله: تشخیص خودکار مبتنی بر اشعه ایکس و سی تی اسکن کووید-19 و طبقه بندی آن با استفاده از شبکه‌ های عصبی پیچشی (CNN)
عنوان انگلیسی مقاله: X-ray and CT-scan-based automated detection and classification of covid-19 using convolutional neural networks (CNN)
مجله/کنفرانس: پردازش و کنترل سیگنال های پزشکی - Biomedical Signal Processing and Control
رشته های تحصیلی مرتبط: مهندسی پزشکی، کامپیوتر و پزشکی
گرایش های تحصیلی مرتبط: سایبرنتیک پزشکی، هوش مصنوعی،ایمنی شناسی پزشکی، ویروس شناسی
کلمات کلیدی فارسی: یادگیری عمیق، CNN، صحت، یادآوری، دقت، ROC
کلمات کلیدی انگلیسی: Deep learning - CNN - Accuracy - Recall - Precision - ROC
نوع نگارش مقاله: مقاله پژوهشی (Research Article)
نمایه: scopus - master journals - JCR
شناسه دیجیتال (DOI): https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.102920
دانشگاه: گروه الکترونیک و ارتباطات، موسسه ملی فناوری، حمیرپور، هند
ناشر: الزویر - Elsevier
نوع ارائه مقاله: ژورنال
نوع مقاله: ISI
سال انتشار مقاله: 2021
ایمپکت فاکتور: 4.901 در سال 2020
شاخص H_index: 72 در سال 2021
شاخص SJR: 0.767 در سال 202
شناسه ISSN: 1746-8094
شاخص Quartile (چارک): Q2 در سال 2020
صفحات مقاله انگلیسی: 8
صفحات ترجمه فارسی: 23 (2 صفحه رفرنس انگلیسی)
فرمت مقاله انگلیسی: pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش
فرمت ترجمه فارسی: pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش
مشخصات ترجمه: تایپ شده با فونت B Nazanin 14
وضعیت ترجمه: ترجمه شده و آماده دانلود
ترجمه شده از: انگلیسی به فارسی
مقاله بیس: بله
مدل مفهومی: دارد
پرسشنامه: ندارد
متغیر: ندارد
فرضیه: ندارد
درج شدن منابع داخل متن در ترجمه: بله
ترجمه شدن توضیحات زیر تصاویر و جداول: بله
ترجمه شدن متون داخل تصاویر و جداول: بله
کد محصول: 11938
رفرنس: دارای رفرنس در داخل متن و انتهای مقاله
رفرنس در ترجمه: در داخل متن و انتهای مقاله درج شده است
ضمیمه: ندارد
ترجمه فارسی فهرست مطالب

چکیده


۱. مقدمه


۲. بررسی آثار


3.مواد و روش‌ ها


3.1. روش پیشنهادی 


3.2.مجموعه داده


3.3. ایجاد شبکه عصبی پیچشی


۴. نتایج و مباحث


4.1. نتایج


4.2. بحث


5.نتیجه ‌گیری


مراجع

فهرست انگلیسی مطالب

Abstract


1. Introduction


2. Literature survey


3. Material and methods


3.1. Proposed method


3.2. Datasets


3.3. Development of CNN


4. Results and discussions


4.1. Results


4.2. Discussion


5. Conclusion


References

نمونه ترجمه فارسی مقاله

چکیده


کووید-19 (بیماری کرونا ویروس- ۲۰۱۹) جدیدترین بیماری مرتبط با کرونا ویروس است که از سوی سازمان جهانی بهداشت (WHO) به عنوان بیماری همه گیر اعلام شده است. به علاوه، این بیماری، کل کره زمین را به دلیل ورود سراسر جهان به قرنطینه متوقف کرده و میلیون ها نفر را به کام مرگ کشانده است. هرچند این ویروس میزان تلفات کمی دارد، اما مشکل اینجاست که بسیار مُسری است و در نتیجه افراد زیادی را آلوده کرده و بار زیادی را روی دوش سیستم بهداشت و درمان گذاشته است؛ از این رو، شناسایی کووید-19 در بیماران حیاتی شده‌ است. هدف از انجام تحقیق حاضر این است که با استفاده از تصاویر اشعه ایکس و تصاویر توموگرافی کامپیوتری یا مقطع نگاری رایانه ای (CT) یک راهبرد یادگیری عمیق مبتنی بر شبکه عصبی پیچشی (CNN) ارائه شود تا بتوان نسبت به تشخیص و شناسایی خودکار بیماری کووید-19 اقدام کرد. دو طبقه ‌بندی مختلف را به کمک شبکه های عصبی پیچشی (همگشتی) اجرا کردیم که عبارتند بودند از طبقه ‌بندی دودویی و چند کلاسه. در مجموع، یک مجموعه داده مشتکل از ۳۸۷۷ تصویر سی تی اسکن و اشعه ایکس برای آموزش مدل در طبقه بندی دودویی به کار گرفته شده‌ است که از میان آنها ۱۹۱۷ تصویر متعلق به افراد مبتلا به کووید-19 است. صحت کلی 64/99 درصد، یادآوری (Recall) (یا حساسیت) 58/99 درصد، دقت 56/99 درصد، امتیاز اف1 (F-1 score) برابر با 59/99 درصد و ROC (مشخصه عملکرد گیرنده) برابر با۱۰۰ درصد در طبقه ‌بندی دودویی مشاهده شده‌ است. در طبقه ‌بندی چندگانه، مدل با استفاده از کل 6077 تصویر آموزش دیده است که از میان آنها 1917 تصویر به افراد مبتلا به کووید-19، 1960 تصویر به افراد سالم عادی و ۲۲۰۰ تصویر نیز به افراد مبتلا به ذات الریه تعلق دارد. صحت 28/98 درصد، یادآوری (یا حساسیت) 25/98 درصد، دقت 22/98 درصد، امتیاز اف 1 به میزان 23/98 درصد و ROC برابر با 87/99 درصد برای طبقه ‌بندی چند کلاسه با استفاده از روش پیشنهادی بدست ‌آمده است. در مجموعه داده‌ موجود اخیر، مدل پیشنهادی ما، نتایج مورد نظر را ارائه نموده و هم چنین می ‌تواند در تشخیص سریع بیماران کووید-19 مثبت به کادر درمان کمک کند.


5.نتیجه ‌گیری


طبق مطالعه جدیدی که به صورت آنلاین در نشریه بیماری‌ های مُسری نوظهور (Emerging Infectious Diseases) منتشر شده‌، کووید-19 دارای مقدار R0 میانه 7/5 است. مقدار 7/5 نشان می ‌دهد که یک فرد مبتلا به کووید-19 نه فقط ۲ تا ۳ نفر مورد انتظار پژوهشگران بلکه توانایی آلوده کردن ۵ تا ۶ نفر را دارد. علاوه بر این، ویروس در حال تکامل است و سویه های متفاوتی از آن نیز در قسمت های مختلف جهان کشف شده اند. این تغییرات روز به روز ویروس را قوی ‌تر کرده و روزانه جان هزاران نفر را می گیرد. براین اساس، با توجه به چندین مورد شیوع در اجتماع، کشورهای مختلفی آلوده شده اند. به همین دلیل، منابع کشور های مختلف رو به اتمام است و کادر درمان به ابزار های تشخیصی برای بررسی موارد احتمالی کووید-19 نیاز دارند. از این رو، مدل‌ های ساده ای را براساس تصاویر اشعه ایکس و سی تی اسکن جهت شناسایی و طبقه ‌بندی موارد ابتلا به کووید-19 درست کرده ایم. مدل‌ های ما مبتنی بر یادگیری عمیق بوده و طبقه بندی دودویی و چند کلاسه را نیز انجام داده ایم. نتایج تجربی طبقه ‌بندی دودویی، صحت کلی 64/99 درصد، یادآوری (یا حساسیت) 58/99 درصد، دقت 56/99 درصد، امتیاز اف 1 به میزان درصد و ROC برابر با ۱۰۰ درصد را نشان می دهد. هم چنین، نتایج تجربی طبقه ‌بندی‌ های چندگانه نمایانگر صحت 28/98 درصد، یادآوری (یا حساسیت) 25/98 درصد، دقت 22/98 درصد، امتیاز اف 1 به میزان 23/98 درصد و ROC برابر با 87/99 درصد است. مدل های ما از نظر معیارهای عملکردی و هم چنین مجموعه داده‌ ها از اکثر روش های موجود پیشی گرفتند. ثابت شده است که این روش می ‌تواند در حالت اضطراری مفید واقع شود. از این گذشته، مدل های ما در مجموعه داده‌ های فعلی کارآمد شناخته شده اند. با این حال، هنوز نیازمند مطالعه بالینی و آزمایش است.

نمونه متن انگلیسی مقاله

Abstract


Covid-19 (Coronavirus Disease-2019) is the most recent coronavirus-related disease that has been announced as a pandemic by the World Health Organization (WHO). Furthermore, it has brought the whole planet to a halt as a result of the worldwide introduction of lockdown and killed millions of people. While this virus has a low fatality rate, the problem is that it is highly infectious, and as a result, it has infected a large number of people, putting a strain on the healthcare system, hence, Covid-19 identification in patients has become critical. The goal of this research is to use X-rays images and computed tomography (CT) images to introduce a deep learning strategy based on the Convolutional Neural Network (CNN) to automatically detect and identify the Covid-19 disease. We have implemented two different classifications using CNN, i.e., binary and multiclass classification. A total of 3,877 images dataset of CT and X-ray images has been utilised to train the model in binary classification, out of which the 1,917 images are of Covid-19 infected individuals . An overall accuracy of 99.64%, recall (or sensitivity) of 99.58%, the precision of 99.56%, F1-score of 99.59%, and ROC of 100% has been observed for the binary classification. For multiple classifications, the model has been trained using a total of 6,077 images, out of which 1,917 images are of Covid-19 infected people, 1,960 images are of normal healthy people, and 2,200 images are of pneumonia infected people. An accuracy of 98.28%, recall (or sensitivity) of 98.25%, the precision of 98.22%, F1-score of 98.23%, and ROC of 99.87% has been achieved for the multiclass classification using the proposed method. On the currently available dataset, the our proposed model produced the desired results, and it can assist healthcare workers in quickly detecting Covid-19 positive patients.


5. Conclusion


Covid-19 has a median R0 of 5.7, according to a new study published online in Emerging Infectious Diseases. The 5.7 indicates that one person infected with Covid-19 has the ability to infect 5 to 6 people, rather than the 2 to 3 expected by researchers. Not only that, but the virus is evolving, and different types of strains have been discovered in different parts of the world. These changes are making the virus stronger by the day, and thousands of people are dying every day. As a result, several countries have been affected, with several incidents of community spread. Due to this, various countries are running out of resources and healthcare workers require diagnostic tools to investigate cases of potential Covid-19. Hence, we have developed simple models based on Xrays and CTs to detect and classify the Covid-19 cases. Our models are deep learning-based, and we’ve done binary and multiclass classification. The experimental results for binary classification show an overall accuracy of 99.64%, recall(or sensitivity) of 99.58%, the precision of 99.56%, F1-score of 99.59%, and ROC of 100%. The experimental results for multiple classifications show an accuracy of 98.28%, recall(or sensitivity) of 98.25%, the precision of 98.22%, F1-score of 98.23%, and ROC of 99.87%. In terms of performance measurements as well as dataset, our models exceeded the majority of existing approaches. This method can prove to be very helpful in case of an emergency. Our models proved to be efficient on the current dataset. However, it still needs clinical study and testing.

تصویری از فایل ترجمه

          


(جهت بزرگ نمایی روی عکس کلیک نمایید)

محتوای این محصول:
- اصل مقاله انگلیسی با فرمت pdf
- اصل مقاله انگلیسی با فرمت ورد (word) با قابلیت ویرایش
- ترجمه فارسی مقاله با فرمت ورد (word) با قابلیت ویرایش، بدون آرم سایت ای ترجمه
- ترجمه فارسی مقاله با فرمت pdf، بدون آرم سایت ای ترجمه
قیمت محصول: ۶۰,۸۰۰ تومان
خرید محصول

دیدگاه خود را بنویسید:

تاکنون دیدگاهی برای این نوشته ارسال نشده است