Fugu-MT 論文翻訳(概要): A comparison of deep machine learning algorithms in COVID-19 disease diagnosis

論文の概要: A comparison of deep machine learning algorithms in COVID-19 disease diagnosis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.11639v2
Date: Fri, 9 Oct 2020 07:25:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-25 03:33:28.128254
Title: A comparison of deep machine learning algorithms in COVID-19 disease diagnosis
Title（参考訳）: 新型コロナウイルス感染症診断における深層機械学習アルゴリズムの比較
Authors: Samir S. Yadav, Jasminder Kaur Sandhu, Mininath R. Bendre, Pratap S. Vikhe, Amandeep Kaur
Abstract要約: この研究の目的は、画像認識の問題を解決するためにディープニューラルネットワークモデルを使用することである。本研究は、現代の機械学習技術を用いて、新型コロナウイルスの疑いのある患者の診断にX線画像を用いている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.636229382827605
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The aim of the work is to use deep neural network models for solving the problem of image recognition. These days, every human being is threatened by a harmful coronavirus disease, also called COVID-19 disease. The spread of coronavirus affects the economy of many countries in the world. To find COVID-19 patients early is very essential to avoid the spread and harm to society. Pathological tests and Chromatography(CT) scans are helpful for the diagnosis of COVID-19. However, these tests are having drawbacks such as a large number of false positives, and cost of these tests are so expensive. Hence, it requires finding an easy, accurate, and less expensive way for the detection of the harmful COVID-19 disease. Chest-x-ray can be useful for the detection of this disease. Therefore, in this work chest, x-ray images are used for the diagnosis of suspected COVID-19 patients using modern machine learning techniques. The analysis of the results is carried out and conclusions are made about the effectiveness of deep machine learning algorithms in image recognition problems.
Abstract（参考訳）: この研究の目的は、画像認識の問題を解決するためにディープニューラルネットワークモデルを使用することである。近年では、すべての人が、新型コロナウイルス感染症(COVID-19 disease)と呼ばれる有害なウイルスによって脅かされている。新型コロナウイルスの流行は世界中の多くの国の経済に影響を及ぼす。新型コロナウイルス(covid-19)患者の早期発見は、社会への拡散や危害を避ける上で非常に不可欠だ。病理検査とクロマトグラフィー(CT)スキャンは、新型コロナウイルスの診断に有用である。しかし、これらのテストには多数の偽陽性などの欠点があり、これらのテストのコストは非常に高い。そのため、有害な新型コロナウイルス(COVID-19)の発見には、簡単で正確で安価な方法を見つける必要がある。胸部X線は、この疾患の検出に有用である。そのため、この作業胸部では、現代の機械学習技術を用いて、新型コロナウイルスの疑いのある患者の診断にX線画像を用いている。結果の分析を行い、画像認識問題におけるディープラーニングアルゴリズムの有効性について結論を導いた。

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