論文の概要: Artificial Intelligence for Automatic Detection and Classification
Disease on the X-Ray Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08244v2
- Date: Sun, 27 Aug 2023 18:23:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-30 01:13:37.527350
- Title: Artificial Intelligence for Automatic Detection and Classification
Disease on the X-Ray Images
- Title（参考訳）: X線画像の自動検出と分類のための人工知能
- Authors: Liora Mayats-Alpay
- Abstract要約: 本研究では,Deep Learning Pre-trained RepVGGアルゴリズムを用いて肺疾患の迅速検出を行う。
我々は、人の肺の患部の自動ハイライト検出に人工知能技術を適用している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Detecting and classifying diseases using X-ray images is one of the more
challenging core tasks in the medical and research world. Due to the recent
high interest in radiological images and AI, early detection of diseases in
X-ray images has become notably more essential to prevent further spreading and
flatten the curve. Innovations and revolutions of Computer Vision with Deep
learning methods offer great promise for fast and accurate diagnosis of
screening and detection from chest X-ray images (CXR). This work presents rapid
detection of diseases in the lung using the efficient Deep learning pre-trained
RepVGG algorithm for deep feature extraction and classification. We used X-ray
images as an example to show the model's efficiency. To perform this task, we
classify X-Ray images into Covid-19, Pneumonia, and Normal X-Ray images. Employ
ROI object to improve the detection accuracy for lung extraction, followed by
data pre-processing and augmentation. We are applying Artificial Intelligence
technology for automatic highlighted detection of affected areas of people's
lungs. Based on the X-Ray images, an algorithm was developed that classifies
X-Ray images with height accuracy and power faster thanks to the architecture
transformation of the model. We compared deep learning frameworks' accuracy and
detection of disease. The study shows the high power of deep learning methods
for X-ray images based on COVID-19 detection utilizing chest X-rays. The
proposed framework offers better diagnostic accuracy by comparing popular deep
learning models, i.e., VGG, ResNet50, inceptionV3, DenseNet, and
InceptionResnetV2.
- Abstract（参考訳）: X線画像を用いた疾患の検出と分類は、医学や研究の世界で最も困難な課題の1つです。
近年、放射線画像やAIへの関心が高まっているため、X線画像における疾患の早期発見は、曲線のさらなる広がりや平坦化を防ぐために特に重要である。
ディープラーニング手法によるコンピュータビジョンの革新と革新は、胸部X線画像(CXR)からのスクリーニングと検出の迅速かつ正確な診断を可能にする。
本研究では,Deep Learning Pre-trained RepVGGアルゴリズムを用いて肺疾患の迅速検出を行い,特徴抽出と分類を行った。
モデルの有効性を示す例として,X線画像を用いた。
そこで我々は,X線画像をCovid-19,Pneumonia,および通常のX線画像に分類する。
ROIオブジェクトを使用して肺抽出の検出精度を向上し、次いでデータ前処理と拡張を行う。
我々は,人肺の影響を受けた領域の自動検出に人工知能技術を適用している。
X線画像に基づいて,モデルのアーキテクチャ変換により,X線画像を高精度かつ高速に分類するアルゴリズムを開発した。
深層学習フレームワークの正確性と疾患の検出について比較した。
本研究は、胸部X線を用いた新型コロナウイルス検出に基づくX線画像の深層学習手法の威力を示す。
このフレームワークは、一般的なディープラーニングモデル、すなわちvgg, resnet50, inceptionv3, densenet, inceptionresnetv2を比較して、より良い診断精度を提供する。
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