論文の概要: Deep Learning Models for Classification of COVID-19 Cases by Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16851v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 11:48:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-28 00:17:13.712582
• Title: Deep Learning Models for Classification of COVID-19 Cases by Medical Images
• Title（参考訳）: 医療画像を用いた深層学習モデルによる新型コロナウイルス患者の分類
• Authors: Amir Ali
• Abstract要約: 本研究は,感染患者の正確な分類に深層学習モデルの力を利用する。 われわれの研究は、医療画像の識別と識別を含むCovid-19分類を含んでいる。 本研究は、これらのモデルの有効性と、新型コロナウイルス対策の国際的取り組みに多大な貢献をする可能性を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent times, the use of chest Computed Tomography (CT) images for detecting coronavirus infections has gained significant attention, owing to their ability to reveal bilateral changes in affected individuals. However, classifying patients from medical images presents a formidable challenge, particularly in identifying such bilateral changes. To tackle this challenge, our study harnesses the power of deep learning models for the precise classification of infected patients. Our research involves a comparative analysis of deep transfer learning-based classification models, including DenseNet201, GoogleNet, and AlexNet, against carefully chosen supervised learning models. Additionally, our work encompasses Covid-19 classification, which involves the identification and differentiation of medical images, such as X-rays and electrocardiograms, that exhibit telltale signs of Covid-19 infection. This comprehensive approach ensures that our models can handle a wide range of medical image types and effectively identify characteristic patterns indicative of Covid-19. By conducting meticulous research and employing advanced deep learning techniques, we have made significant strides in enhancing the accuracy and speed of Covid-19 diagnosis. Our results demonstrate the effectiveness of these models and their potential to make substantial contributions to the global effort to combat COVID-19.
• Abstract（参考訳）: 近年,胸部ct画像を用いた新型コロナウイルス感染の検出が注目されている。 しかし、医療画像から患者を分類することは、特にその両側の変化を特定する上で非常に困難である。 この課題に対処するために,本研究では,感染患者の正確な分類に深層学習モデルの力を利用する。 本研究では,deepnet201,googlenet,alexnetを含む深層伝達学習に基づく分類モデルと,注意深く選択された教師付き学習モデルの比較分析を行った。 また,X線や心電図などの医用画像の識別と識別を含むCovid-19の分類も検討した。 この包括的なアプローチにより、我々のモデルは幅広い医療画像タイプを扱えるようになり、Covid-19の特徴的なパターンを効果的に特定できる。 高度な深層学習技術を用いて、綿密な研究を行い、Covid-19診断の精度とスピードを高めるために大きな努力をしてきた。 これらのモデルの有効性と、covid-19対策のグローバルな取り組みに多大な貢献ができる可能性を実証した。

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