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Application of deep learning for fast detection of COVID-19 in X-Rays using nCOVnet

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Documento reservado (2.169Mb)
Fin embargo: 
Date
2020-09
Author
Panwar, Harsh
Gupta, P. K.
Siddiqui, Mohammad Khubeb
Morales-Menendez, Ruben
Singh, Vaishnavi
Metadata
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Documentos PDF
Summary in foreign language
Presently, COVID-19 has posed a serious threat to researchers, scientists, health professionals, and administrations around the globe from its detection to its treatment. The whole world is witnessing a lockdown like situation because of COVID-19 pandemic. Persistent efforts are being made by the researchers to obtain the possible solutions to control this pandemic in their respective areas. One of the most common and effective methods applied by the researchers is the use of CT-Scans and X-rays to analyze the images of lungs for COVID-19. However, it requires several radiology specialists and time to manually inspect each report which is one of the challenging tasks in a pandemic. In this paper, we have proposed a deep learning neural network-based method nCOVnet, an alternative fast screening method that can be used for detecting the COVID-19 by analyzing the X-rays of patients which will look for visual indicators found in the chest radiography imaging of COVID-19 patients.
URI
http://hdl.handle.net/20.500.12010/11240
Link to resource
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S096007792030343X?via%3Dihub
Collections
  • Documentos científicos relacionados a la COVID-19 [2292]
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Fundación Universitaria de Bogotá Jorge Tadeo Lozano | Vigilada Mineducación

Institución de educación superior privada, de utilidad común, sin ánimo de lucro y su carácter académico es el de Universidad.

Reconocimiento personería jurídica: Resolución 2613 del 14 de agosto de 1959 Minjusticia.

Institución de Educación Superior sujeta a inspección y vigilancia por el Ministerio de Educación Nacional.

 

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