Fugu-MT 論文翻訳(概要): Covid-19 diagnosis from x-ray using neural networks

論文の概要: Covid-19 diagnosis from x-ray using neural networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.14333v1
Date: Sat, 29 May 2021 16:12:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-05 14:35:26.287002
Title: Covid-19 diagnosis from x-ray using neural networks
Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いたx線診断
Authors: Dinesh J and Mohammed Rhithick A
Abstract要約: コロナウイルスや新型コロナウイルス(COVID-19)はパンデミックの病気であり、世界中で何百万もの因果関係に影響を与えている。本稿では,進行胸部X線画像からのCOVID-19のプログラム認識手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Corona virus or COVID-19 is a pandemic illness, which has influenced more than million of causalities worldwide and infected a few large number of individuals .Innovative instrument empowering quick screening of the COVID-19 contamination with high precision can be critically useful to the medical care experts. The primary clinical device presently being used for the analysis of COVID-19 is the Reverse record polymerase chain response as known as RT-PCR, which is costly, less-delicate and requires specific clinical work force. X-Ray imaging is an effectively available apparatus that can be a great option in the COVID-19 conclusion. This exploration was taken to examine the utility of computerized reasoning in the quick and exact recognition of COVID-19 from chest X-Ray pictures. The point of this paper is to propose a procedure for programmed recognition of COVID-19 from advanced chest X-Ray images applying pre-prepared profound learning calculations while boosting the discovery exactness. The point is to give over-focused on clinical experts a second pair of eyes through a learning picture characterization models. We distinguish an appropriate Convolutional Neural Network-CNN model through beginning similar investigation of a few mainstream CNN models.
Abstract（参考訳）: コロナウイルスや新型コロナウイルス(covid-19)は、世界中で何百万もの因果関係に影響を与え、少数の個人に感染しているパンデミック(covid-19)の病気である。現在、COVID-19の分析に使われている主な臨床機器は、RT-PCRとして知られる逆レコードポリメラーゼ鎖反応であり、費用がかかり、より少なく、特定の臨床作業力を必要とする。 X線イメージングは、新型コロナウイルス(COVID-19)の結論に最適な選択肢となる、効果的に利用可能な装置である。この調査は、胸部x線写真からcovid-19を迅速かつ正確に認識するコンピュータ推論の有用性を調べるために行われた。本研究の目的は,事前に準備した深層学習計算を応用した高度な胸部x線画像から新型コロナウイルスをプログラム的に認識する手法を提案することである。ポイントは、臨床専門家に学習画像の特徴付けモデルを通して第二の目を与えることだ。我々は、いくつかの主流CNNモデルの類似の調査を開始することで、適切な畳み込みニューラルネットワーク-CNNモデルを区別する。

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