COVID-19 Screening Based on Application of Neural Network Classification of Exhale Spectra

Результат исследования: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференцийстатья в сборнике материалов конференциинаучнаярецензирование

Аннотация

This article describes the use of convolutional neural networks to screening first stage of the COVID on exhale spectra. A distinctive feature is the use of the glow-dicharge optical spectroscopy. The hypothesis put forward about the use of spectra images, and not the spectra themselves, for classification was confirmed. Accuracy was 87 %. However, accuracy is affected by obtaining stable exhale spectra. The impact on the spectrum of concomitant diseases, smoking, pregnancy is not fully understood. However, CNN can be used to diagnose COVID with an acceptable level of accuracy. The results described in the work are the initial stage of research.

Язык оригиналаанглийский
Название основной публикацииProceedings of 2022 3rd International Conference on Neural Networks and Neurotechnologies, NeuroNT 2022
РедакторыS. Shaposhnikov
ИздательInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Страницы24-27
Число страниц4
ISBN (электронное издание)9781665467766
DOI
СостояниеОпубликовано - 2022
Событие3rd International Conference on Neural Networks and Neurotechnologies, NeuroNT 2022 - St. Petersburg, Российская Федерация
Продолжительность: 16 июн 2022 → …

Серия публикаций

НазваниеProceedings of 2022 3rd International Conference on Neural Networks and Neurotechnologies, NeuroNT 2022

Конференция

Конференция3rd International Conference on Neural Networks and Neurotechnologies, NeuroNT 2022
СтранаРоссийская Федерация
ГородSt. Petersburg
Период16.06.2022 → …

Предметные области OECD FOS+WOS

  • 1.02 КОМПЬЮТЕРНЫЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ НАУКИ

Fingerprint

Подробные сведения о темах исследования «COVID-19 Screening Based on Application of Neural Network Classification of Exhale Spectra». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать