論文の概要: Deep transfer learning for detecting Covid-19, Pneumonia and
Tuberculosis using CXR images -- A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16754v1
- Date: Sun, 26 Mar 2023 02:36:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-30 14:21:33.942940
- Title: Deep transfer learning for detecting Covid-19, Pneumonia and
Tuberculosis using CXR images -- A Review
- Title（参考訳）: CXR画像を用いたCovid-19, 肺炎, 結核の深層移動学習
- Authors: Irad Mwendo, Kinyua Gikunda, Anthony Maina
- Abstract要約: 胸部X線画像におけるCOVID-19,肺炎,結核の検出における深層移動学習技術の利用について検討した。
現状のCXR画像分類技術の概要を提供し、この領域に転写学習を適用する際の課題と機会について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Chest X-rays remains to be the most common imaging modality used to diagnose
lung diseases. However, they necessitate the interpretation of experts
(radiologists and pulmonologists), who are few. This review paper investigates
the use of deep transfer learning techniques to detect COVID-19, pneumonia, and
tuberculosis in chest X-ray (CXR) images. It provides an overview of current
state-of-the-art CXR image classification techniques and discusses the
challenges and opportunities in applying transfer learning to this domain. The
paper provides a thorough examination of recent research studies that used deep
transfer learning algorithms for COVID-19, pneumonia, and tuberculosis
detection, highlighting the advantages and disadvantages of these approaches.
Finally, the review paper discusses future research directions in the field of
deep transfer learning for CXR image classification, as well as the potential
for these techniques to aid in the diagnosis and treatment of lung diseases.
- Abstract（参考訳）: 胸部x線は肺疾患の診断に用いられる最も一般的なイメージングモードである。
しかし、彼らは少数の専門家(放射線科医や肺科医)の解釈を必要としている。
本報告では, 胸部X線(CXR)画像におけるウイルス, 肺炎, 結核の検出に深層移動学習技術を用いることを検討した。
現状のCXR画像分類技術の概要を提供し、この領域に転写学習を適用する際の課題と機会について論じる。
本研究は、新型コロナウイルス、肺炎、結核の検出にディープトランスファー学習アルゴリズムを用いた最近の研究では、これらのアプローチの利点と欠点を浮き彫りにしている。
最後に,CXR画像分類における深部転写学習の分野における今後の研究の方向性と,肺疾患の診断・治療におけるこれらの技術の可能性について述べる。
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