Previsão da COVID-19 usando Convolution Neural Network

As Redes Neurais Convolucionais (CNN) e a Aprendizagem Mec nica (ML) evolu ram muito na era tecnol gica moderna. S o utilizadas na an lise e predi o de v rios segmentos da vida normal. T m uma maior vantagem quando se trata de compreender um processo, por vezes at melhor do que um c rebro humano. O v rus que gerado como COVID-19 principalmente causado quando uma pessoa tosse, espirra ou exala e transmitido como uma pequena part cula a outros corpos e forma estes v rus. Um dos principais truques para impedir a propaga o deste COVID-19 o distanciamento social e os testes r pidos. Este teste r pido demorar 2-3 dias a obter o resultado da covid-19. Isto pode incomodar uma grande quantidade de pessoas em termos de dinheiro e tempo. Portanto, com a vantagem da CNN, concebeu um m todo para aumentar a efici ncia do processo de teste. As radiografias e tomografias computorizadas mostram uma vantagem consider vel na detec o de COVID-19 numa pessoa. A COVID-19 afecta principalmente os pulm es que poderiam ser apanhados nos raios X como uma cobertura branca. Construiu um modelo que poderia identificar se o raio-X submetido de uma pessoa normal ou de uma pessoa COVID-19 positiva.