論文の概要: A Comparison Study of Deep CNN Architecture in Detecting of Pneumonia
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14744v1
- Date: Fri, 30 Dec 2022 14:37:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-02 16:14:34.551458
- Title: A Comparison Study of Deep CNN Architecture in Detecting of Pneumonia
- Title（参考訳）: 肺炎検出における深部CNNアーキテクチャの比較検討
- Authors: Al Mohidur Rahman Porag, Md. Mahedi Hasan, Dr. Md Taimur Ahad
- Abstract要約: 細菌やウイルスによる呼吸器感染症である肺炎は、多くの人々に影響を及ぼす。
画像に基づいて植物病を分類し、その性能をテストするディープ畳み込みニューラルネットワーク。
DenseNet201は、非常に少ないパラメータと妥当な計算時間で最先端のパフォーマンスを達成する。
- 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: Pneumonia, a respiratory infection brought on by bacteria or viruses, affects
a large number of people, especially in developing and impoverished countries
where high levels of pollution, unclean living conditions, and overcrowding are
frequently observed, along with insufficient medical infrastructure. Pleural
effusion, a condition in which fluids fill the lung and complicate breathing,
is brought on by pneumonia. Early detection of pneumonia is essential for
ensuring curative care and boosting survival rates. The approach most usually
used to diagnose pneumonia is chest X-ray imaging. The purpose of this work is
to develop a method for the automatic diagnosis of bacterial and viral
pneumonia in digital x-ray pictures. This article first presents the authors'
technique, and then gives a comprehensive report on recent developments in the
field of reliable diagnosis of pneumonia. In this study, here tuned a
state-of-the-art deep convolutional neural network to classify plant diseases
based on images and tested its performance. Deep learning architecture is
compared empirically. VGG19, ResNet with 152v2, Resnext101, Seresnet152,
Mobilenettv2, and DenseNet with 201 layers are among the architectures tested.
Experiment data consists of two groups, sick and healthy X-ray pictures. To
take appropriate action against plant diseases as soon as possible, rapid
disease identification models are preferred. DenseNet201 has shown no
overfitting or performance degradation in our experiments, and its accuracy
tends to increase as the number of epochs increases. Further, DenseNet201
achieves state-of-the-art performance with a significantly a smaller number of
parameters and within a reasonable computing time. This architecture
outperforms the competition in terms of testing accuracy, scoring 95%. Each
architecture was trained using Keras, using Theano as the backend.
- Abstract（参考訳）: 細菌やウイルスによって引き起こされる呼吸器感染症である肺炎は、特に高レベルの汚染、悪質な生活環境、過密が頻繁に観察される発展途上国や貧困国において、医療インフラの不足とともに多くの人々に影響を及ぼす。
胸水は、肺を液体が満たし、呼吸が複雑になる状態であり、肺炎によって引き起こされる。
肺炎の早期発見は治療の確保と生存率の向上に不可欠である。
肺炎の診断に一般的に用いられるアプローチは胸部x線撮影である。
本研究の目的は,デジタルX線画像における細菌およびウイルス性肺炎の自動診断法を開発することである。
本稿ではまず, 著者の手法を概説し, 肺炎の信頼性診断分野における最近の進展について概説する。
本研究では,最先端の深層畳み込みニューラルネットワークを用いて,画像に基づいて植物疾患を分類し,その性能を検証した。
ディープラーニングアーキテクチャは経験的に比較される。
VGG19, ResNet with 152v2, Resnext101, Seresnet152, Mobilenettv2, DenseNet with 201 Layerがテストされている。
実験データは病気と健康なX線画像の2つのグループから構成される。
植物病に対する適切な対応をできるだけ早く行うためには、迅速な疾患識別モデルが望ましい。
DenseNet201ではオーバーフィットや性能劣化は見られず,エポック数の増加とともに精度が向上する傾向にある。
さらに、DenseNet201は、非常に少ないパラメータと妥当な計算時間で最先端のパフォーマンスを達成する。
このアーキテクチャは、テストの正確さで競争に勝り、95%のスコアを得た。
各アーキテクチャはkerasを使ってトレーニングされ、バックエンドとしてtheanoを使用した。
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