Diagnostic de COVID-19 à base des méthodes d'apprentissage profond.

Abstract

L'objectif principale de ce modeste travail est de classifier les différentes images obtenues des la radiographie pulmonaire pour diagnostiquer et détecter si une personne est atteinte de le COVID-19. Nous avons utilisé différentes méthodes d'apprentissage profond en base des réseaux de neurones convolutionnels (CNN) où nous avons sélectionné un ensemble de modèles pour les appliquer : (VGG-16, VGG-19, ResNet-50 et mobil-net) sur deux différentes bases de données. Les résultats obtenus sont encourageant pour faciliter le processus de diagnostic aux médecins.