У нас вы можете посмотреть бесплатно 4S-DT: Self-Supervised Learning for COVID-19 Detection или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
This research article introduces 4S-DT, a novel deep learning model designed for COVID-19 detection using chest X-ray images. The model addresses challenges like data scarcity and irregularities through a self-supervised super sample decomposition technique for transfer learning. By pre-training on a large, unlabelled dataset and employing a class-decomposition layer, 4S-DT aims to improve the robustness and accuracy of COVID-19 diagnosis, achieving high performance on multiple datasets. The authors highlight the significance of their approach in overcoming limitations of traditional transfer learning in the medical imaging domain, particularly when dealing with imbalanced or irregular data. Future work intends to expand the model's capabilities with multimodal data and incorporate explainability features for enhanced clinical utility.