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La pandémie COVID-19 continue d'avoir un effet dévastateur sur la santé et le bien-être de la populationmondiale. Une étape critique dans la lutte contre le COVID-19 est le dépistage efficace des patients infectés, l'une desprincipales approches de dépistage étant l'examen radiologique utilisant la radiographie thoracique. Il a été constatédans les premières études que les patients présentaient des anomalies dans les images de radiographie thoracique quisont caractéristiques des personnes infectées par COVID-19. Motivés par cela et inspirés par les efforts open source dela communauté de recherche, nous proposons une approche qui sert à détecter et classifier le COVIID-19 à partir detrois classes, la base données, qui été une collection des petites bases due à la difficulté de la collection des données,contient plus de 6000 échantillons dépendant de l’un de ces classes. Notre approche a accompli un rapport d’exactitudedépasse 99%. Notre résultat est obtenu à partir de l’utilisation du Cloud qui joue un rôle critique et de l’importance del’internet des objets dans le domaine médical et spécifiquement dans le traitement d’imagerie médicale |
