Unsupervised Deep Learning based Variational Autoencoder Model for COVID-19 Diagnosis and Classification

•Design a novel Unsupervised DL model for COVID-19 Diagnosis and Classification•Propose a Parameter Tuned Adagrad with Inception v4 model as feature extractor•Employ an Unsupervised Variational Autoencoder Model for classification process•Validate the classification performance on COVID Chest X-ray...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Pattern recognition letters Jg. 151; S. 267 - 274
Hauptverfasser: Mansour, Romany F., Escorcia-Gutierrez, José, Gamarra, Margarita, Gupta, Deepak, Castillo, Oscar, Kumar, Sachin
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Netherlands Elsevier B.V 01.11.2021
Elsevier Science Ltd
Schlagworte:
ISSN:0167-8655, 1872-7344, 0167-8655
Online-Zugang:Volltext
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