COVID-19 Diagnosis System using SimpNet Deep Model

بعد تفشي COVID-19 ، تحول على الفور من وباء إلى جائحة. تم استخدام الصور الإشعاعية للأشعة المقطعية والأشعة السينية على نطاق واسع للكشف عن مرض COVID-19 من خلال مراقبة عتامة الأشعة تحت الحمراء في الرئتين. اكتسب التعلم العميق شعبية في تشخيص العديد من الأمراض الصحية بما في ذلك COVID-19 وانتشاره السريع يتطلب اعتماد التعلم العميق في تحديد حالات COVID-19. في هذه الدراسة ، تم اقتراح نموذج التعلم العميق ، بناءً على بعض المبادئ ، للكشف التلقائي عن COVID-19 من صور الأشعة السينية. تم اعتماد بنية SimpNet في دراستنا و تدريبها باستخدام صور الأشعة السينية. تم تقييم النموذج على كل من التصنيف الثنائي (COVID-19 و No-findings) ومهام التصنيف متعددة الفئات (COVID-19 ، No-findings ،  و  التهاب رئوي). حقق نموذجنا قيمة دقة بلغت 98.4٪ للثنائي و 93.8٪ للتصنيف متعدد الفئات. عدد معلمات نموذجنا هو 11 مليون معلمة وهي أقل من بعض الطرق الحديثة مع تحقيق نتائج أعلى.After the outbreak of COVID-19, immediately it converted from epidemic to pandemic. Radiologic images of CT and X-ray have been widely used to detect COVID-19 disease through observing infrahilar opacity in the lungs. Deep learning has gained popularity in diagnosing many health diseases including COVID-19 and its rapid spreading necessitates the adoption of deep learning in identifying COVID-19 cases. In this study, a deep learning model, based on some principles has been proposed for automatic detection of COVID-19 from X-ray images. The SimpNet architecture has been adopted in our study and trained with X-ray images. The model was evaluated on both binary (COVID-19 and No-findings) classification and multi-class (COVID-19, No-findings, and Pneumonia) classification tasks. Our model has achieved an accuracy value of 98.4% for binary and 93.8% for the multi-class classification. The number of parameters of our model is 11 Million parameters which are fewer than some state-of-the-art methods with achieving higher results