論文の概要: Deep Learning For Classification Of Chest X-Ray Images (Covid 19)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.02468v1
- Date: Fri, 6 Jan 2023 11:44:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-10 00:08:48.827735
- Title: Deep Learning For Classification Of Chest X-Ray Images (Covid 19)
- Title（参考訳）: 胸部x線画像分類のための深部学習 (共同19)
- Authors: Benbakreti Samir, Said Mwanahija, Benbakreti Soumia, Umut \"Ozkaya
- Abstract要約: 新型コロナウイルスは、2019年12月に中国武漢で発生した最初の症例を受けて、2020年以来、世界的な感染拡大が宣言されている。
このプロジェクトのゴールは、Covid 19のウイルス性肺炎、肺の透明度、正常な画像を含む、異なる胸部X線画像の分類を可能にすることです。
最も優れた結果は、94.1%の精度でResNet 18アーキテクチャを使うことで得られる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In medical practice, the contribution of information technology can be
considerable. Most of these practices include the images that medical
assistance uses to identify different pathologies of the human body. One of
them is X-ray images which cover much of our work in this paper. Chest x-rays
have played an important role in Covid 19 identification and diagnosis. The
Covid 19 virus has been declared a global pandemic since 2020 after the first
case found in Wuhan China in December 2019. Our goal in this project is to be
able to classify different chest X-ray images containing Covid 19, viral
pneumonia, lung opacity and normal images. We used CNN architecture and
different pre-trained models. The best result is obtained by the use of the
ResNet 18 architecture with 94.1% accuracy. We also note that The GPU execution
time is optimal in the case of AlexNet but what requires our attention is that
the pretrained models converge much faster than the CNN. The time saving is
very considerable. With these results not only will solve the diagnosis time
for patients, but will provide an interesting tool for practitioners, thus
helping them in times of strong pandemic in particular.
- Abstract（参考訳）: 医療実践においては、情報技術の貢献は非常に大きい。
これらのプラクティスのほとんどは、医療援助が人体の異なる病理を識別するために使用する画像を含んでいる。
そのうちの1つはX線画像で、この論文の作業の多くをカバーしています。
胸部X線はCovid 19の同定と診断において重要な役割を果たしている。
新型コロナウイルスは、2019年12月に中国武漢で発生した最初の症例を受けて、2020年以来、世界的な感染拡大が宣言されている。
このプロジェクトのゴールは、Covid 19のウイルス性肺炎、肺の透明度、正常な画像を含む胸部X線画像を分類できるようにすることです。
cnnアーキテクチャとさまざまな事前学習モデルを使用しました。
最良の結果は94.1%の精度でresnet 18アーキテクチャを使用することで得られる。
また、AlexNetの場合、GPUの実行時間は最適であるが、私たちが注意する必要があるのは、事前訓練されたモデルがCNNよりもはるかに早く収束することである。
時間の節約は非常に大きい。
これらの結果により、患者に対する診断時間が解決されるだけでなく、特にパンデミックの強い時期には、実践者にとって興味深いツールが提供される。
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