論文の概要: Lung Diseases Image Segmentation using Faster R-CNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06386v1
• Date: Sun, 10 Sep 2023 16:37:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-13 12:01:17.728649
• Title: Lung Diseases Image Segmentation using Faster R-CNNs
• Title（参考訳）: 高速r-cnnsを用いた肺疾患画像分割
• Authors: Mihir Jain
• Abstract要約: インドは2016年の世界の肺炎死者の約半数を占めており、発展途上国では肺疾患が乳児死亡の主な原因となっている。 本稿では,深層ネットワークにおけるトポロジ的課題を軽減するために,低密度ニューラルネットワーク構造を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.394728504061752
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Lung diseases are a leading cause of child mortality in the developing world, with India accounting for approximately half of global pneumonia deaths (370,000) in 2016. Timely diagnosis is crucial for reducing mortality rates. This paper introduces a low-density neural network structure to mitigate topological challenges in deep networks. The network incorporates parameters into a feature pyramid, enhancing data extraction and minimizing information loss. Soft Non-Maximal Suppression optimizes regional proposals generated by the Region Proposal Network. The study evaluates the model on chest X-ray images, computing a confusion matrix to determine accuracy, precision, sensitivity, and specificity. We analyze loss functions, highlighting their trends during training. The regional proposal loss and classification loss assess model performance during training and classification phases. This paper analysis lung disease detection and neural network structures.
• Abstract（参考訳）: インドでは2016年に世界の肺炎死者の約半数(370,000人)が死亡している。 死亡率の低下にはタイムリーな診断が不可欠である。 本稿では,深層ネットワークにおけるトポロジ的課題を軽減するために,低密度ニューラルネットワーク構造を提案する。 このネットワークはパラメータをフィーチャーピラミッドに組み込み、データ抽出を強化し、情報損失を最小化する。 ソフト非最大抑圧は、地域提案ネットワークによって生成される地域提案を最適化する。 胸部X線画像のモデルを評価し, 精度, 精度, 感度, 特異性を決定するために, 混乱行列を計算した。 損失関数を分析し、トレーニング中の傾向を明らかにする。 地域提案損失と分類損失は、訓練および分類段階におけるモデル性能を評価する。 本稿では肺疾患の検出とニューラルネットワーク構造について分析する。

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