Fugu-MT 論文翻訳(概要): SyMPox: An Automated Monkeypox Detection System Based on Symptoms Using XGBoost

論文の概要: SyMPox: An Automated Monkeypox Detection System Based on Symptoms Using XGBoost

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19801v1
Date: Mon, 2 Oct 2023 17:24:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-05 13:41:28.707775
Title: SyMPox: An Automated Monkeypox Detection System Based on Symptoms Using XGBoost
Title（参考訳）: SyMPox:XGBoostを用いた症状に基づく自動モンキーポックス検出システム
Authors: Alireza Farzipour, Roya Elmi, Hamid Nasiri
Abstract要約: SyMPoxは、症状を評価し、信頼できるMonkeypox診断を得るために、ユーザフレンドリーなプラットフォームを提供する。 SyMPoxはロバストなXGBoostアルゴリズムを用いて症状パターンを分析し、正確な評価を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Monkeypox is a zoonotic disease. About 87000 cases of monkeypox were confirmed by the World Health Organization until 10th June 2023. The most prevalent methods for identifying this disease are image-based recognition techniques. Still, they are not too fast and could only be available to a few individuals. This study presents an independent application named SyMPox, developed to diagnose Monkeypox cases based on symptoms. SyMPox utilizes the robust XGBoost algorithm to analyze symptom patterns and provide accurate assessments. Developed using the Gradio framework, SyMPox offers a user-friendly platform for individuals to assess their symptoms and obtain reliable Monkeypox diagnoses.
Abstract（参考訳）: サルポックスは動物性疾患である。世界保健機関(who)によって2023年6月10日までに約87000件のサルポックスが確認された。この疾患を特定する最も一般的な方法は画像に基づく認識技術である。それでも、それらはあまり速くなく、少数の個人にしか利用できない。本研究はサルポックスの症状を診断するために開発されたSyMPoxという独立したアプリケーションについて述べる。 SyMPoxはロバストなXGBoostアルゴリズムを用いて症状パターンを分析し、正確な評価を行う。 sympoxは、gradioフレームワークを使用して開発され、個人が症状を評価し、信頼できるサルポックス診断を得るためのユーザーフレンドリーなプラットフォームを提供する。

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