論文の概要: Recent advancement in Disease Diagnostic using machine learning: Systematic survey of decades, comparisons, and challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01319v1
• Date: Mon, 31 Jul 2023 16:35:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-04 16:28:05.130881
• Title: Recent advancement in Disease Diagnostic using machine learning: Systematic survey of decades, comparisons, and challenges
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた疾患診断の最近の進歩:数十年のシステム調査,比較,課題
• Authors: Farzaneh Tajidini, Mohammad-Javad Kheiri
• Abstract要約: バイオメディカル領域におけるパターン認識と機械学習は、疾患の検出と診断の精度を高めることを約束する。 本稿では,肝炎,糖尿病,肝疾患,デング熱,心臓病などの疾患を検出するための機械学習アルゴリズムについて検討する。
• 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: Computer-aided diagnosis (CAD), a vibrant medical imaging research field, is expanding quickly. Because errors in medical diagnostic systems might lead to seriously misleading medical treatments, major efforts have been made in recent years to improve computer-aided diagnostics applications. The use of machine learning in computer-aided diagnosis is crucial. A simple equation may result in a false indication of items like organs. Therefore, learning from examples is a vital component of pattern recognition. Pattern recognition and machine learning in the biomedical area promise to increase the precision of disease detection and diagnosis. They also support the decision-making process's objectivity. Machine learning provides a practical method for creating elegant and autonomous algorithms to analyze high-dimensional and multimodal bio-medical data. This review article examines machine-learning algorithms for detecting diseases, including hepatitis, diabetes, liver disease, dengue fever, and heart disease. It draws attention to the collection of machine learning techniques and algorithms employed in studying conditions and the ensuing decision-making process.
• Abstract（参考訳）: 医療画像研究の活発な分野であるコンピュータ支援診断(CAD)は急速に拡大している。 医療診断システムのエラーは、深刻な誤解を招く可能性があるため、近年、コンピュータ支援診断の応用を改善するために大きな努力がなされている。 コンピュータ診断における機械学習の利用は重要である。 単純な方程式は臓器などの項目の誤った表示をもたらす可能性がある。 したがって、例から学ぶことはパターン認識の重要な要素である。 バイオメディカル領域におけるパターン認識と機械学習は、疾患の検出と診断の精度を高めることを約束する。 また、意思決定プロセスの客観性もサポートする。 機械学習は、高次元およびマルチモーダルなバイオメディカルデータを解析するエレガントで自律的なアルゴリズムを作成するための実用的な方法を提供する。 本稿では,肝炎,糖尿病,肝疾患,デング熱,心臓病などの疾患を検出するための機械学習アルゴリズムについて検討する。 これは、学習条件とそれに続く意思決定プロセスで使用される機械学習技術とアルゴリズムの収集に注意を向けている。

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