Fugu-MT 論文翻訳(概要): Diagnosis of Scalp Disorders using Machine Learning and Deep Learning Approach -- A Review

論文の概要: Diagnosis of Scalp Disorders using Machine Learning and Deep Learning Approach -- A Review

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07052v1
Date: Mon, 14 Aug 2023 10:23:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-15 13:37:42.907661
Title: Diagnosis of Scalp Disorders using Machine Learning and Deep Learning Approach -- A Review
Title（参考訳）: 機械学習とディープラーニングを用いたスカルプ障害の診断 -- 概観
Authors: Hrishabh Tiwari, Jatin Moolchandani, Shamla Mantri
Abstract要約: Dandruff、Psoriasis、Tinea-Capitis、Alopecia、Atopic-Dermatitisなどの頭皮障害を経験することは一般的である。深層学習の進歩は、頭皮と皮膚障害の診断におけるCNNとFCNの併用の有効性を示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The morbidity of scalp diseases is minuscule compared to other diseases, but the impact on the patient's life is enormous. It is common for people to experience scalp problems that include Dandruff, Psoriasis, Tinea-Capitis, Alopecia and Atopic-Dermatitis. In accordance with WHO research, approximately 70% of adults have problems with their scalp. It has been demonstrated in descriptive research that hair quality is impaired by impaired scalp, but these impacts are reversible with early diagnosis and treatment. Deep Learning advances have demonstrated the effectiveness of CNN paired with FCN in diagnosing scalp and skin disorders. In one proposed Deep-Learning-based scalp inspection and diagnosis system, an imaging microscope and a trained model are combined with an app that classifies scalp disorders accurately with an average precision of 97.41%- 99.09%. Another research dealt with classifying the Psoriasis using the CNN with an accuracy of 82.9%. As part of another study, an ML based algorithm was also employed. It accurately classified the healthy scalp and alopecia areata with 91.4% and 88.9% accuracy with SVM and KNN algorithms. Using deep learning models to diagnose scalp related diseases has improved due to advancements i computation capabilities and computer vision, but there remains a wide horizon for further improvements.
Abstract（参考訳）: 頭皮疾患の致死率は他の疾患と比較して極端であるが、患者の生活への影響は大きい。 Dandruff、Psoriasis、Tinea-Capitis、Alopecia、Atopic-Dermatitisなどの頭皮障害を経験することは一般的である。 WHOの調査によると、成人の約70%が頭皮に問題を抱えている。髪の質は頭皮の障害によって損なわれているが、これらの影響は早期診断と治療で可逆的である。深層学習の進歩は、頭皮と皮膚障害の診断におけるCNNとFCNの併用の有効性を示した。ある深層学習に基づく頭皮検査・診断システムにおいて、画像顕微鏡と訓練されたモデルとを、頭皮疾患を97.41%〜99.09%の平均精度で正確に分類するアプリとを組み合わせる。もう一つの研究は、CNNで82.9%の精度でPsoriasisを分類した。別の研究の一環として、MLベースのアルゴリズムも採用された。 SVMとKNNのアルゴリズムで、健康な頭皮と頭皮のアリーナを91.4%と88.9%の精度で正確に分類した。頭皮関連疾患の診断にディープラーニングモデルを使用することは、iの計算能力とコンピュータビジョンの進歩により改善されている。

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