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: 翻訳完了
• 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。

関連論文リスト

• Explainable Admission-Level Predictive Modeling for Prolonged Hospital Stay in Elderly Populations: Challenges in Low- and Middle-Income Countries [65.4286079244589]
  長期滞在期間 (pLoS) は, 院内感染のリスクに関連する重要な要因である。 入院レベルの患者と病院の診療データを用いて, pLosの予測モデルを開発し, 解説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-07T23:35:24Z)
• An Explainable Hybrid AI Framework for Enhanced Tuberculosis and Symptom Detection [55.35661671061754]
  結核は、特に資源に制限された遠隔地において、重要な世界的な健康問題である。 本稿では, 胸部X線による疾患および症状の検出を, 2つの頭部と自己監督頭部を統合することで促進する枠組みを提案する。 本モデルでは, 新型コロナウイルス, 結核, 正常症例の鑑別で98.85%の精度が得られ, マルチラベル症状検出では90.09%のマクロF1スコアが得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-21T17:18:55Z)
• GastroViT: A Vision Transformer Based Ensemble Learning Approach for Gastrointestinal Disease Classification with Grad CAM & SHAP Visualization [6.752543644823974]
  本稿では,GIトラクターの内視鏡像を正確に分類するために,事前訓練された視覚変換器(ViT)のアンサンブルを提案する。 注目に基づくニューラルネットワークであるViTは、トランスフォーマーアーキテクチャの変換パワーを活用することで、画像認識に革命をもたらした。 提案モデルは,23種類のGI疾患の画像10,662枚を用いて,公開されているHyperKvasirデータセットを用いて評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-30T16:44:41Z)
• Detection and Classification of Diseases in Multi-Crop Leaves using LSTM and CNN Models [0.0]
  植物病は作物の収穫量を減らし、食糧品質に影響を与えることで農業に深刻な課題をもたらす。 本研究では,植物葉病の分類に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とLong Short-Term Memory(LSTM)モデルを適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-30T02:36:51Z)
• Explainable AI-Driven Detection of Human Monkeypox Using Deep Learning and Vision Transformers: A Comprehensive Analysis [0.20482269513546453]
  mpoxは動物園で流行するウイルス病で、公衆衛生に重大な影響を及ぼす。 症状が麻疹や鶏痘の症状とどのように一致しているかから,早期臨床診断は困難である。 深層学習(DL)技術と併用した医用画像は, 皮膚領域を解析することにより, 疾患検出の改善を約束している。 本研究は,皮膚病変画像データセットを用いて,深層学習と視覚トランスフォーマーに基づくモデルをスクラッチからトレーニングする可能性について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-03T19:45:22Z)
• Brain Tumor Classification on MRI in Light of Molecular Markers [56.99710477905796]
  1p/19q遺伝子の同時欠失は、低グレードグリオーマの臨床成績と関連している。 本研究の目的は,MRIを用いた畳み込みニューラルネットワークを脳がん検出に活用することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-29T07:04:26Z)
• Empowering Tuberculosis Screening with Explainable Self-Supervised Deep Neural Networks [66.59360534642579]
  結核は、特に資源に制限された人口や遠隔地において、世界的な健康危機として存続している。 本研究では,結核症例検診に適した自己指導型自己学習ネットワークを提案する。 ネットワーク全体の精度は98.14%で、それぞれ95.72%と99.44%という高いリコール率と精度を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T18:10:06Z)
• Common and Rare Fundus Diseases Identification Using Vision-Language Foundation Model with Knowledge of Over 400 Diseases [57.27458882764811]
  以前の網膜画像の基礎モデルは、限られた疾患カテゴリと知識ベースで事前訓練された。 RetiZeroの事前トレーニングのために、公開データセット、眼科文献、オンラインリソースから得られたテキスト記述と組み合わせた341,896のベースイメージをコンパイルした。 RetiZeroは、ゼロショット病の認識、画像と画像の検索、内部およびドメイン間の疾患の識別など、いくつかの下流タスクにおいて優れたパフォーマンスを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T16:53:57Z)
• Using Pre-training and Interaction Modeling for ancestry-specific disease prediction in UK Biobank [69.90493129893112]
  近年のゲノムワイド・アソシエーション(GWAS)研究は、複雑な形質の遺伝的基盤を明らかにしているが、非ヨーロッパ系個体の低発現を示している。 そこで本研究では,マルチオミクスデータを用いて,多様な祖先間での疾患予測を改善することができるかを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-26T16:39:50Z)
• COVID-19 Detection from Exhaled Breath [0.4321423008988813]
  SARS-CoV-2は2019年に発生し、新型コロナウイルスのパンデミックを引き起こした。 本稿では,吐き気のみを利用する,安価で高速で非侵襲的な検知システムを提案する。 簡便な使用にもかかわらず,本システムは従来のポリメラーゼ鎖反応および抗原検査に匹敵する性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T17:01:53Z)
• Computer-aided Diagnosis of Malaria through Transfer Learning using the ResNet50 Backbone [0.0]
  マラリアの原因は寄生虫のプラスモジウム(Plasmodium parasite)である。 本稿では、ResNet50 Deep Neural Networkを用いて、マラリアの細いスミア細胞像を寄生・無感染と分類するための、コンピュータ支援による自動診断手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-06T08:31:15Z)
• Dense Feature Memory Augmented Transformers for COVID-19 Vaccination Search Classification [60.49594822215981]
  本稿では,新型コロナウイルスワクチン関連検索クエリの分類モデルを提案する。 本稿では,モデルが対応可能なメモリトークンとして,高密度特徴を考慮した新しい手法を提案する。 この新しいモデリング手法により,Vaccine Search Insights (VSI) タスクを大幅に改善できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-16T13:57:41Z)
• Using Deep Learning to Improve Early Diagnosis of Pneumonia in Underdeveloped Countries [0.0]
  この仮説は、深層学習モデルがX線形式で入力を受け取り、医師の同等の精度で診断を行うことができるというものである。 このモデルは、所定の正常および異常な肺所見を有する2000枚のX線画像に基づいて訓練された。 結果は、検査されたアルゴリズムが、異常な肺所見を平均82.5%の時間で正確に識別できたことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-10T21:38:54Z)
• The Report on China-Spain Joint Clinical Testing for Rapid COVID-19 Risk Screening by Eye-region Manifestations [59.48245489413308]
  携帯電話カメラで中国とスペインで撮影された視線領域の画像を用いて、新型コロナウイルスの早期スクリーニングモデルを開発し、テストした。 AUC, 感度, 特異性, 精度, F1。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-18T02:28:01Z)
• Automatic Detection and Classification of Tick-borne Skin Lesions using Deep Learning [7.6146285961466]
  この研究は、さまざまな畳み込みニューラルネットワークモデルを用いて、粘着性皮膚病変を検出することによって、Burlinaらによるアプローチに基づいている。 われわれは、Googleから7つの言語で画像を取得してデータ入力を拡張し、トレーニングデータを多様化し、皮膚病変検出の精度を向上させるかどうかを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-23T15:16:14Z)
• Classification of COVID-19 in CT Scans using Multi-Source Transfer Learning [91.3755431537592]
  我々は,従来のトランスファー学習の改良にマルチソース・トランスファー・ラーニングを応用して,CTスキャンによる新型コロナウイルスの分類を提案する。 マルチソースファインチューニングアプローチでは、ImageNetで微調整されたベースラインモデルよりも優れています。 我々の最高のパフォーマンスモデルは、0.893の精度と0.897のリコールスコアを達成でき、ベースラインのリコールスコアを9.3%上回った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-22T11:53:06Z)
• Cross-lingual Transfer Learning for COVID-19 Outbreak Alignment [90.12602012910465]
  われわれは、Twitterを通じてイタリアの新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の早期流行を訓練し、他のいくつかの国に移る。 実験の結果,クロスカントリー予測において最大0.85のスピアマン相関が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-05T02:04:25Z)
• Deep Learning Based Detection and Localization of Intracranial Aneurysms in Computed Tomography Angiography [5.973882600944421]
  初期動脈瘤検出のための3D領域提案ネットワークと偽陽性縮小のための3D DenseNetという2段階モデルが実装された。 本モデルでは,0.25FPPV,最高F-1スコアと比較すると,統計的に高い精度,感度,特異性を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-22T10:49:23Z)
• Falling into the Echo Chamber: the Italian Vaccination Debate on Twitter [65.7192861893042]
  われわれは、Twitter上での予防接種に関する議論が、予防接種ヘシタントに対する潜在的な不安にどのように影響するかを調査する。 予防接種懐疑派や擁護派が独自の「エチョ室」に居住していることが判明した。 これらのエコーチャンバーの中心には熱心な支持者がいて、高い精度のネットワークとコンテンツベースの分類器を構築しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-26T13:55:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。