Experimental Investigation Of Pattern Recognition Methods To Detect COVID-19 Using Chest X-Ray

ھنالك حاجة ملحة وعاجلة لفحص أعداد كبیرة من الأشخاص المشكوك بإصابتھم بفیروس كورونا - 19 المستجد. وذلك لعزلھم كإجراء وحید للحد من إنتشار الفیروس. الوسیلة الوحیدة المتاحة حالیا لتشخیص الإصابة تكمن في مسح جرثومي بالمختبر، أو نسعى في ھذا المشروع الى إیجاد نظام .تحلیل تفاعل البلمرة المتسلسل. لكن یعیبھا بطئھا وندرتھا مقارنة بالأعداد الھائلة المطلوبة آلي وذكي مبني بإستخدام خوارزمیات تعلم الآلة قادر عى تشخیص الإصابة بفیروس كورونا 19 المستجد بإستخدام صور للرئتین بالأشعة السینیة. إن الأنظمة الذكیة وأنظمة تمییز العینات تستطیع أن تصنف العینات أو أن تتنبأ بھا. ولتحقیق ھدفنا لإیجاد أفضل نظام سنقوم بتجارب عدیدة عى أدوات إستخلاص الخواص وعى أنواع المصنفات القادرة عى التشخیص بأدنى نسبة خطأ ممكنة.

Quick screening of a large number of suspected cases is urgently needed to stop the spread of the COVID-19 virus. The only method for COVID-19 diagnosis is a pathogenic lab method (PCR) that is both time consuming and not widely available. We aim at developing an automated system for detecting COVID-19 from x-ray images of the chest. The system can be used prior to lab tests to save critical time for disease control. Using machine learning and statistical pattern recognition methods we can develop such a system using x-ray images of COVID -19 infected lungs. To develop an optimum system we need to investigate the various feature extraction, filtering, transformation, segmentation and classifier design methods.