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Identification of COVID-19 in Chest X-ray Images Based on Feature-Level Ensemble Model: Using Choquet Integral and Differential Evolution Optimization
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的深度学习诊断系统，利用集成学习框架和预训练的深度卷积神经网络（DCNNs）识别胸部X光图像中的COVID-19病例。模型在COVIDx数据集上实现了98%的三类分类准确率和99.50%的二类分类准确率，显著优于传统方法。
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关键要点
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本研究提出了一种新的深度学习诊断系统，旨在解决COVID-19检测中的假阴性问题。
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该系统结合了集成学习框架和预训练的深度卷积神经网络（DCNNs），用于识别胸部X光图像中的COVID-19病例。
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通过使用Choquet积分组合特征向量，模型能够捕获不同DCNNs之间的交互作用。
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在COVIDx数据集上，该模型实现了98%的三类分类准确率和99.50%的二类分类准确率，显著优于传统方法和其组件。
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