Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

A few-shot learning approach for COVID-19 diagnosis using quasi-configured topological spaces

Tytuł:
A few-shot learning approach for COVID-19 diagnosis using quasi-configured topological spaces
Autorzy:
Liu, Hui
Wang, Chunjie
Jiang, Xin
Khishe, Mohammad
Data publikacji:
2024
Słowa kluczowe:
COVID-19
medical diagnosis
Quasi-Configured Topological Spaces
few-shot learning
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie  Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknie
Accurate and efficient COVID-19 diagnosis is crucial in clinical settings. However, the limited availability of labeled data poses a challenge for traditional machine learning algorithms. To address this issue, we propose Turning Point (TP), a few-shot learning (FSL) approach that leverages high-level turning point mappings to build sophisticated representations across previously labeled data. Unlike existing FSL models, TP learns using quasi-configured topological spaces and efficiently combines the outputs of diverse TP learners. We evaluated TPFSL using three COVID-19 datasets and compared it with seven different benchmarks. Results show that TPFSL outperformed the top-performing benchmark models in both one-shot and five-shot tasks, with an average improvement of 4.50% and 4.43%, respectively. Additionally, TPFSL significantly outperformed the ProtoNet benchmark by 12.966% and 11.033% in one-shot and five-shot classification problems across all datasets. Ablation experiments were also conducted to analyze the impact of variables such as TP density, network topology, distance measure, and TP placement. Overall, TPFSL has the potential to improve the accuracy and speed of diagnoses for COVID-19 in clinical settings and can be a valuable tool for medical professionals.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies