TY -的A2 -锣,大庆AU -拉赫曼汗,阿姆AU -萨巴,Tanzila AU -任职,塔里克盟——香港,Seng-phil PY - 2022 DA - 2022/05/26 TI -云计算框架COVID-19检测通过与引导功能融合聚合极端学习机SP - 3111200六世- 2022 AB - 背景。为机器学习基于云的环境起着至关重要的作用在医学影像分析和为人民主要居住在农村地区卫生设施是不充分的。诊断COVID-19基于机器学习与云计算采取行动帮助放射科医生和支持远程诊断在这个流行的远程医疗服务。 方法。提出了计算机辅助诊断(CAD)系统,平衡对比增强技术(BCET)是用来提高胸部x光图像。结构和shape-based特性提取预处理的x射线图像,以及这些特性的融合生成最终的特征向量。增益比率适用于特征选择删除无关紧要的功能。一个极端学习机(ELM)是一种神经网络修正能力高的模式识别和分类问题COVID-19检测。 结果。然而,为了进一步提高榆树的准确性,我们提出引导聚合极端学习机(BA-ELM)。提出了基于云计算的模型评估COVID-Xray-5k基准数据集的数据集。我们选择504(数据增大)和100年的图像COVID-19培训和测试,分别。 结论。最后,2000年和1000年的图像选择non-COVID-19类别的训练和测试。模型的平均精度达到95.7%。SN - 1026 - 0226 UR - https://doi.org/10.1155/2022/3111200 - 10.1155 / 2022/3111200摩根富林明离散动力学自然界和社会中PB - Hindawi KW - ER