論文の概要: Optimized Deep Feature Selection for Pneumonia Detection: A Novel RegNet and XOR-Based PSO Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00147v1
• Date: Thu, 31 Aug 2023 21:42:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-04 15:12:06.125890
• Title: Optimized Deep Feature Selection for Pneumonia Detection: A Novel RegNet and XOR-Based PSO Approach
• Title（参考訳）: 肺炎検出のためのDeep Feature Selectionの最適化: RegNet と XOR-based PSO による新しいアプローチ
• Authors: Fatemehsadat Ghanadi Ladani, Samaneh Hosseini Semnani
• Abstract要約: 肺炎は、特に発展途上国において、乳児死亡の重要な原因である。 本研究では、RegNetモデルの2番目の層から深い特徴を抽出するために、XORに基づくパーティクルスワーム最適化(PSO)を提案する。 163個の特徴を抽出し,98%の精度を達成し,従来のPSO法と同等の精度を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3597551064547502
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pneumonia remains a significant cause of child mortality, particularly in developing countries where resources and expertise are limited. The automated detection of Pneumonia can greatly assist in addressing this challenge. In this research, an XOR based Particle Swarm Optimization (PSO) is proposed to select deep features from the second last layer of a RegNet model, aiming to improve the accuracy of the CNN model on Pneumonia detection. The proposed XOR PSO algorithm offers simplicity by incorporating just one hyperparameter for initialization, and each iteration requires minimal computation time. Moreover, it achieves a balance between exploration and exploitation, leading to convergence on a suitable solution. By extracting 163 features, an impressive accuracy level of 98% was attained which demonstrates comparable accuracy to previous PSO-based methods. The source code of the proposed method is available in the GitHub repository.
• Abstract（参考訳）: 肺炎は、特に資源や専門知識が限られている発展途上国において、乳児死亡の重要な原因である。 肺炎の自動検出は、この課題に対処するのに大いに役立つ。 本研究では, 肺炎検出におけるcnnモデルの精度向上を目的として, レグネットモデルの第2層から深層特徴を選択するためのxorを用いた粒子群最適化 (pso) を提案する。 提案したXOR PSOアルゴリズムは、初期化のために1つのハイパーパラメータを組み込むことで単純さを提供する。 さらに、探索と搾取のバランスを実現し、適切なソリューションに収束する。 163個の特徴を抽出し,98%の精度を達成し,従来のPSO法と同等の精度を示した。 提案されたメソッドのソースコードはGitHubリポジトリから入手できる。

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