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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Varela-Santos, Sergio | - |
| Autor(es): dc.creator | Melin, Patricia | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T11:20:45Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T11:20:45Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-09-29 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-09-29 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2021-01 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/43240 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0020025520309531 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1138919 | - |
| Descrição: dc.description | Since the recent challenge that humanity is facing against COVID-19, several initiatives have been put forward with the goal of creating measures to help control the spread of the pandemic. In this paper we present a series of experiments using supervised learning models in order to perform an accurate classification on datasets consisting of medical images from COVID-19 patients and medical images of several other related diseases affecting the lungs. This work represents an initial experimentation using image texture feature descriptors, feed-forward and convolutional neural networks on newly created databases with COVID-19 images. The goal was setting a baseline for the future development of a system capable of automatically detecting the COVID-19 disease based on its manifestation on chest X-rays and computerized tomography images of the lungs. | - |
| Idioma: dc.language | en | - |
| Publicador: dc.publisher | Elsevier | - |
| Direitos: dc.rights | restrictAccess | - |
| ???dc.source???: dc.source | Information Sciences | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Neural networks | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Image classification | - |
| Palavras-chave: dc.subject | COVID-19 | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | X-ray | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Pneumonia | - |
| Título: dc.title | A new approach for classifying coronavirus COVID-19 based on its manifestation on chest X-rays using texture features and neural networks | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Artigo | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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