Fugu-MT 論文翻訳(概要): Advancing Diagnostic Precision: Leveraging Machine Learning Techniques for Accurate Detection of Covid-19, Pneumonia, and Tuberculosis in Chest X-Ray Images

論文の概要: Advancing Diagnostic Precision: Leveraging Machine Learning Techniques for Accurate Detection of Covid-19, Pneumonia, and Tuberculosis in Chest X-Ray Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06080v1
Date: Mon, 9 Oct 2023 18:38:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-12 01:27:26.034318
Title: Advancing Diagnostic Precision: Leveraging Machine Learning Techniques for Accurate Detection of Covid-19, Pneumonia, and Tuberculosis in Chest X-Ray Images
Title（参考訳）: 診断精度の向上:胸部X線画像におけるCovid-19,肺炎,結核の正確な検出のための機械学習技術
Authors: Aditya Kulkarni, Guruprasad Parasnis, Harish Balasubramanian, Vansh Jain, Anmol Chokshi, Reena Sonkusare
Abstract要約: 新型コロナウイルス、結核(TB)、肺炎などの肺疾患は、依然として深刻な世界的な健康上の問題となっている。救急医療と科学者は、早期の新型コロナウイルス(COVID-19)の診断に信頼性と正確なアプローチを作成するために、集中的に取り組んでいる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Lung diseases such as COVID-19, tuberculosis (TB), and pneumonia continue to be serious global health concerns that affect millions of people worldwide. In medical practice, chest X-ray examinations have emerged as the norm for diagnosing diseases, particularly chest infections such as COVID-19. Paramedics and scientists are working intensively to create a reliable and precise approach for early-stage COVID-19 diagnosis in order to save lives. But with a variety of symptoms, medical diagnosis of these disorders poses special difficulties. It is essential to address their identification and timely diagnosis in order to successfully treat and prevent these illnesses. In this research, a multiclass classification approach using state-of-the-art methods for deep learning and image processing is proposed. This method takes into account the robustness and efficiency of the system in order to increase diagnostic precision of chest diseases. A comparison between a brand-new convolution neural network (CNN) and several transfer learning pre-trained models including VGG19, ResNet, DenseNet, EfficientNet, and InceptionNet is recommended. Publicly available and widely used research datasets like Shenzen, Montogomery, the multiclass Kaggle dataset and the NIH dataset were used to rigorously test the model. Recall, precision, F1-score, and Area Under Curve (AUC) score are used to evaluate and compare the performance of the proposed model. An AUC value of 0.95 for COVID-19, 0.99 for TB, and 0.98 for pneumonia is obtained using the proposed network. Recall and precision ratings of 0.95, 0.98, and 0.97, respectively, likewise met high standards.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス、結核(TB)、肺炎などの肺疾患は、世界中の何百万人もの人々に影響を及ぼす深刻な世界的な健康上の問題であり続けている。医療分野では、胸部x線検査が疾患、特にcovid-19のような胸部感染症の診断の標準となっている。救急隊員や科学者は、新型コロナウイルス(covid-19)の早期診断の信頼性と正確なアプローチを、命を救うために熱心に研究している。しかし、様々な症状で、これらの疾患の診断は特別な困難を引き起こす。これらの病気をうまく治療し予防するためには、識別とタイムリーな診断に対処することが不可欠である。本研究では,最先端手法を用いたディープラーニングと画像処理のマルチクラス分類手法を提案する。この方法は、胸部疾患の診断精度を高めるために、システムの堅牢性と効率を考慮に入れている。新たな畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と、VGG19、ResNet、DenseNet、EfficientNet、InceptionNetなど、トレーニング済みの移行学習モデルの比較が推奨されている。 shenzen、montogomery、multiclass kaggle dataset、nih datasetなどの広く利用可能で広く使用されている研究データセットは、厳密にモデルをテストするために使用された。提案モデルの性能評価と比較には,リコール,精度,F1スコア,AUCスコアを用いる。提案ネットワークを用いて、covid-19のauc値0.95、tbの0.99、肺炎の0.98を求める。それぞれ0.95、0.98、0.97のリコールと精度は高い基準を満たした。

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