Fugu-MT 論文翻訳(概要): Classification of Chest Diseases using Wavelet Transforms and Transfer Learning

論文の概要: Classification of Chest Diseases using Wavelet Transforms and Transfer Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.00625v1
Date: Mon, 3 Feb 2020 09:44:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-04 08:46:42.508577
Title: Classification of Chest Diseases using Wavelet Transforms and Transfer Learning
Title（参考訳）: ウェーブレット変換と転送学習による胸部疾患の分類
Authors: Ahmed Rasheed, Muhammad Shahzad Younis, Muhammad Bilal, and Maha Rasheed
Abstract要約: 本システムでは,特徴強調のための画像処理技術と疾患の分類のための深層学習を組み合わせた。我々は、ChestX-ray14データベースを使用して、その中の14の異なるラベル付き疾患に対して、ディープラーニングモデルをトレーニングしました。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5997248501926518
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Chest X-ray scan is a most often used modality by radiologists to diagnose many chest related diseases in their initial stages. The proposed system aids the radiologists in making decision about the diseases found in the scans more efficiently. Our system combines the techniques of image processing for feature enhancement and deep learning for classification among diseases. We have used the ChestX-ray14 database in order to train our deep learning model on the 14 different labeled diseases found in it. The proposed research shows the significant improvement in the results by using wavelet transforms as pre-processing technique.
Abstract（参考訳）: 胸部X線スキャンは、放射線医が初期において多くの胸部関連疾患を診断するために最もよく用いられるモダリティである。提案システムは, 放射線科医が, 検診で発見される疾患をより効率的に判断する上で有効である。本システムでは,特徴強調のための画像処理技術と疾患の分類のための深層学習を組み合わせた。我々は、ChestX-ray14データベースを使用して、その中の14のラベル付き疾患に対して、ディープラーニングモデルをトレーニングしました。本研究は,ウェーブレット変換を前処理として用いた結果の有意な改善を示す。

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