A Hybrid Deep Learning CNN Model for Enhanced COVID-19 Detection in CT Scans
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内容提要
本研究提出了一种新型混合深度学习模型,结合VGG16、DenseNet121和MobileNetV2提取CT图像特征,采用主成分分析进行降维,最终通过支持向量分类器进行分类,检测准确率达到98.93%。
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关键要点
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本研究提出了一种新型混合深度学习模型。
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模型结合了VGG16、DenseNet121和MobileNetV2来提取CT图像特征。
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采用主成分分析进行降维处理。
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最终通过支持向量分类器进行分类。
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该模型的检测准确率达到98.93%。
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模型显著优于传统个体模型,能够有效辅助医疗专业人员。
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