Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep learning classification of chest x-ray images

論文の概要: Deep learning classification of chest x-ray images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.09609v2
Date: Mon, 22 Jun 2020 19:42:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-01 14:42:24.760616
Title: Deep learning classification of chest x-ray images
Title（参考訳）: 胸部X線画像の深層学習分類
Authors: Mohammad S. Majdi, Khalil N. Salman, Michael F. Morris, Nirav C. Merchant, Jeffrey J. Rodriguez
Abstract要約: 胸部X線画像における一般的な病態の分類のためのディープラーニングに基づく手法を提案する。肺結節と心筋腫の2例に本法を適用した。その結果,従来の方法と比較して結節および心内膜の検出におけるAUCの改善が認められた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a deep learning based method for classification of commonly occurring pathologies in chest X-ray images. The vast number of publicly available chest X-ray images provides the data necessary for successfully employing deep learning methodologies to reduce the misdiagnosis of thoracic diseases. We applied our method to the classification of two example pathologies, pulmonary nodules and cardiomegaly, and we compared the performance of our method to three existing methods. The results show an improvement in AUC for detection of nodules and cardiomegaly compared to the existing methods.
Abstract（参考訳）: 胸部x線画像に共通する病理の分類法として深層学習法を提案する。大量の胸部x線画像は、胸部疾患の誤診を減らすためにディープラーニング手法をうまく利用するために必要なデータを提供する。本手法を肺結節と心筋腫の2つの例に応用し,本法の性能を既存の3つの方法と比較した。その結果,従来の方法と比較して結節および心内膜の検出におけるAUCの改善が認められた。

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