論文の概要: Measles Rash Identification Using Residual Deep Convolutional Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.09112v4
• Date: Tue, 11 Aug 2020 07:26:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 00:50:01.548288
• Title: Measles Rash Identification Using Residual Deep Convolutional Neural Network
• Title（参考訳）: 残留深層畳み込みニューラルネットワークを用いた麻疹ラシュ同定
• Authors: Kimberly Glock, Charlie Napier, Andre Louie, Todd Gary, Joseph Gigante, William Schaffner, Qingguo Wang
• Abstract要約: アメリカでは2000年に麻疹の予防接種が何十年にもわたって成功し、麻疹は排除された。 残念なことに、麻疹は2019年に米国で1282件確認されたケースで復活した。 麻疹の診断を支援するため,各種皮膚疾患の画像1300枚以上を収集した。 残留深部畳み込みニューラルネットワークを用いて,他の皮膚症状と麻疹の鑑別を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.537026501368544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Measles is extremely contagious and is one of the leading causes of vaccine-preventable illness and death in developing countries, claiming more than 100,000 lives each year. Measles was declared eliminated in the US in 2000 due to decades of successful vaccination for the measles. As a result, an increasing number of US healthcare professionals and the public have never seen the disease. Unfortunately, the Measles resurged in the US in 2019 with 1,282 confirmed cases. To assist in diagnosing measles, we collected more than 1300 images of a variety of skin conditions, with which we employed residual deep convolutional neural network to distinguish measles rash from other skin conditions, in an aim to create a phone application in the future. On our image dataset, our model reaches a classification accuracy of 95.2%, sensitivity of 81.7%, and specificity of 97.1%, indicating the model is effective in facilitating an accurate detection of measles to help contain measles outbreaks.
• Abstract（参考訳）: 麻疹は非常に伝染性が高く、発展途上国でワクチン予防可能な病気や死亡の原因の1つであり、毎年10万人以上の命を奪っている。 アメリカでは2000年に麻疹の予防接種が何十年にもわたって成功し、麻疹は排除された。 その結果、米国の医療専門家や一般市民がこの病気を見たことはない。 残念ながら、麻疹は2019年に米国で1282件確認されたケースで復活した。 麻疹の診断を支援するため,様々な皮膚疾患の画像1300枚以上を収集し,他の皮膚疾患との鑑別に残留深部畳み込みニューラルネットワークを用いて,将来的な携帯電話の応用を目指して検討した。 画像データセットでは、分類精度95.2%、感度81.7%、特異度97.1%に達し、麻疹の発生を正確に検出する上で有効であることを示す。

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