論文の概要: Classification of Pneumonia and Tuberculosis from Chest X-rays
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14562v1
- Date: Thu, 25 Mar 2021 13:35:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-29 12:29:56.115404
- Title: Classification of Pneumonia and Tuberculosis from Chest X-rays
- Title（参考訳）: 胸部X線からの肺炎と結核の分類
- Authors: M. Abubakar, I. Shah, W. Ali, F. bashir
- Abstract要約: この論文は、胸部X線から肺炎と結核の2つの主要な胸部疾患の分類に焦点を当てている。
モデルでは、x線が正常か、肺炎になり得る異常、92.97%を正確に検出できる。
- 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: Artificial intelligence (AI) and specifically machine learning is making
inroads into number of fields. Machine learning is replacing and/or
complementing humans in a certain type of domain to make systems perform tasks
more efficiently and independently. Healthcare is a worthy domain to merge with
AI and Machine learning to get things to work smoother and efficiently. The
X-ray based detection and classification of diseases related to chest is much
needed in this modern era due to the low number of quality radiologists. This
thesis focuses on the classification of Pneumonia and Tuberculosis two major
chest diseases from the chest X-rays. This system provides an opinion to the
user whether one is having a disease or not, thereby helping doctors and
medical staff to make a quick and informed decision about the presence of
disease. As compared to previous work our model can detect two types of
abnormality. Our model can detect whether X-ray is normal or having abnormality
which can be pneumonia and tuberculosis 92.97% accurately.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)、特に機械学習は、多くの分野に進出している。
機械学習は、システムがより効率的に独立してタスクを実行するように、人間をある種のドメインで置き換えたり補完したりする。
ヘルスケアはAIと機械学習を融合して、物事をよりスムーズかつ効率的に働かせるための価値のある分野だ。
X線による胸部関連疾患の検出と分類は, 高品質な放射線技師の少ない現代において必要とされている。
この論文は、胸部X線から肺炎と結核の2つの主要な胸部疾患の分類に焦点を当てている。
このシステムは、患者が病気を患っているかどうかをユーザに意見として提供し、医師や医療スタッフが病気の有無について迅速かつインフォームドな判断を行えるようにする。
これまでの研究と比較して、我々のモデルは2つのタイプの異常を検出できる。
モデルでは、x線が正常か、肺炎や結核の92.97%に異常があるかを正確に検出できる。
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