Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unleashing Modified Deep Learning Models in Efficient COVID19 Detection

論文の概要: Unleashing Modified Deep Learning Models in Efficient COVID19 Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14081v1
Date: Sat, 21 Oct 2023 18:24:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-25 02:03:53.997998
Title: Unleashing Modified Deep Learning Models in Efficient COVID19 Detection
Title（参考訳）: 効率的なCOVID19検出のための改良深層学習モデルの構築
Authors: Md Aminul Islam (1), Shabbir Ahmed Shuvo (2), Mohammad Abu Tareq Rony (3), M Raihan (4), Md Abu Sufian (5) ((1) Oxford Brookes University, UK, (2) Offenburg University of Applied Sciences, Germany, Noakhali Science and Technology University, Bangladesh (3), (4) Khulna University, Bangladesh (5) University of Leicester, UK)
Abstract要約: 新型コロナウイルスの感染拡大に伴い、世界的な人口に影響を及ぼしている。近年のDeep Learningのブレークスルーは、精度と迅速な検出のためのツールとして、COVID19の予測と予測を改善する可能性がある。最も正確なモデルはMobileNet V3 (97.872%)、DenseNet201 (97.5677%)、GoogleNet Inception V1 (97.643%)である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The COVID19 pandemic, a unique and devastating respiratory disease outbreak, has affected global populations as the disease spreads rapidly. Recent Deep Learning breakthroughs may improve COVID19 prediction and forecasting as a tool of precise and fast detection, however, current methods are still being examined to achieve higher accuracy and precision. This study analyzed the collection contained 8055 CT image samples, 5427 of which were COVID cases and 2628 non COVID. The 9544 Xray samples included 4044 COVID patients and 5500 non COVID cases. The most accurate models are MobileNet V3 (97.872 percent), DenseNet201 (97.567 percent), and GoogleNet Inception V1 (97.643 percent). High accuracy indicates that these models can make many accurate predictions, as well as others, are also high for MobileNetV3 and DenseNet201. An extensive evaluation using accuracy, precision, and recall allows a comprehensive comparison to improve predictive models by combining loss optimization with scalable batch normalization in this study. Our analysis shows that these tactics improve model performance and resilience for advancing COVID19 prediction and detection and shows how Deep Learning can improve disease handling. The methods we suggest would strengthen healthcare systems, policymakers, and researchers to make educated decisions to reduce COVID19 and other contagious diseases. CCS CONCEPTS Covid,Deep Learning, Image Processing KEYWORDS Covid, Deep Learning, DenseNet201, MobileNet, ResNet, DenseNet, GoogleNet, Image Processing, Disease Detection.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、世界的な人口に影響を与えている。近年のDeep Learningのブレークスルーは、精度と迅速な検出のためのツールとして、COVID19の予測と予測を改善する可能性がある。本研究は,8055例のCT画像サンプル,5427例,2628例を解析した。 9544人のx線サンプルには、4044人の新型コロナウイルス患者と5500人の非covid-19患者が含まれていた。最も正確なモデルはMobileNet V3 (97.872%)、DenseNet201 (97.5677%)、GoogleNet Inception V1 (97.643%)である。高い精度は、これらのモデルがMobileNetV3やDenseNet201にも高い精度で予測できることを示している。誤差最適化とスケーラブルなバッチ正規化を組み合わせることで,精度,精度,リコールを総合的に比較し,予測モデルの改善を可能にする。分析の結果,covid-19の予測と検出を進める上で,モデルのパフォーマンスとレジリエンスが向上し,深層学習が疾患処理をどのように改善できるかが示された。私たちが提案する方法は、医療システム、政策立案者、研究者が新型コロナウイルスやその他の伝染病を減らすための教育的な決定を下すであろう。 ccsは、covid-19、ディープラーニング、画像処理キーワード、covid-19、deep learning、drknet201、mobilenet、resnet、drknet、googlenet、画像処理、疾病検出をコンセプトとしている。

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