論文の概要: Deep Residual CNN for Multi-Class Chest Infection Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10430v1
• Date: Fri, 17 Nov 2023 10:05:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-20 15:10:15.421010
• Title: Deep Residual CNN for Multi-Class Chest Infection Diagnosis
• Title（参考訳）: 多型胸部感染症診断のための深部残存CNN
• Authors: Ryan Donghan Kwon, Dohyun Lim, Yoonha Lee, Seung Won Lee
• Abstract要約: 本研究は,胸部感染症のマルチクラス診断のためのディープ残留畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の開発と評価について検討する。 さまざまなソースから集約されたデータセット上でトレーニングされ、検証された実装モデルは、堅牢な全体的な精度93%を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8204773850586642
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The advent of deep learning has significantly propelled the capabilities of automated medical image diagnosis, providing valuable tools and resources in the realm of healthcare and medical diagnostics. This research delves into the development and evaluation of a Deep Residual Convolutional Neural Network (CNN) for the multi-class diagnosis of chest infections, utilizing chest X-ray images. The implemented model, trained and validated on a dataset amalgamated from diverse sources, demonstrated a robust overall accuracy of 93%. However, nuanced disparities in performance across different classes, particularly Fibrosis, underscored the complexity and challenges inherent in automated medical image diagnosis. The insights derived pave the way for future research, focusing on enhancing the model's proficiency in classifying conditions that present more subtle and nuanced visual features in the images, as well as optimizing and refining the model architecture and training process. This paper provides a comprehensive exploration into the development, implementation, and evaluation of the model, offering insights and directions for future research and development in the field.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの出現は、自動化された医療画像診断の能力を著しく促進し、医療と医療診断の領域で貴重なツールとリソースを提供する。 本研究では,胸部x線画像を用いた胸部感染症の多層診断のための深層残存畳み込みニューラルネットワーク(cnn)の開発と評価を行った。 さまざまなソースから集約されたデータセット上でトレーニングされ、検証された実装モデルは、堅牢な全体的な精度93%を示した。 しかしながら、異なるクラス、特に線維症におけるパフォーマンスのニュアンスの違いは、医療画像の自動診断に固有の複雑さと課題を強調するものであった。 この知見は、画像のより微妙でニュアンスのある視覚的特徴を示す条件の分類におけるモデルの習熟度の向上、モデルアーキテクチャとトレーニングプロセスの最適化と改善に焦点を当て、将来の研究の道を開いた。 本稿では,このモデルの開発,実装,評価に関する包括的考察を行い,今後の研究開発に向けた洞察と方向性について述べる。

関連論文リスト

• Multiscale Latent Diffusion Model for Enhanced Feature Extraction from Medical Images [5.395912799904941]
  CTスキャナーモデルと取得プロトコルのバリエーションは、抽出した放射能特性に有意な変動をもたらす。 LTDiff++は医療画像の特徴抽出を強化するために設計されたマルチスケール潜在拡散モデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-05T02:13:57Z)
• CC-DCNet: Dynamic Convolutional Neural Network with Contrastive Constraints for Identifying Lung Cancer Subtypes on Multi-modality Images [13.655407979403945]
  肺がんサブタイプを多次元・多モード画像で正確に分類するための新しい深層学習ネットワークを提案する。 提案モデルの強みは, 対のCT-病理画像セットと独立のCT画像セットの両方を動的に処理できることにある。 また,ネットワーク学習を通じてモダリティ関係を定量的にマッピングするコントラスト制約モジュールも開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T01:42:00Z)
• A Survey of Artificial Intelligence in Gait-Based Neurodegenerative Disease Diagnosis [51.07114445705692]
  神経変性疾患(神経変性疾患、ND)は、伝統的に医学的診断とモニタリングのために広範囲の医療資源と人的努力を必要とする。 重要な疾患関連運動症状として、ヒトの歩行を利用して異なるNDを特徴づけることができる。 人工知能(AI)モデルの現在の進歩は、NDの識別と分類のための自動歩行分析を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-21T06:44:40Z)
• Enhance Eye Disease Detection using Learnable Probabilistic Discrete Latents in Machine Learning Architectures [1.6000489723889526]
  糖尿病網膜症や緑内障などの眼疾患は、公衆衛生上の重大な課題となる。 深層学習モデルは、網膜イメージングのような医療画像を分析する強力なツールとして登場した。 課題は、モデル適合性と不確実性の推定であり、これは臨床的な意思決定に不可欠である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-21T04:14:54Z)
• A Transformer-based representation-learning model with unified processing of multimodal input for clinical diagnostics [63.106382317917344]
  本稿では,マルチモーダル入力を統一的に処理する臨床診断支援として,トランスフォーマーを用いた表現学習モデルについて報告する。 統一モデルは, 肺疾患の同定において, 画像のみのモデル, 非統一型マルチモーダル診断モデルより優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T16:23:47Z)
• A Trustworthy Framework for Medical Image Analysis with Deep Learning [71.48204494889505]
  TRUDLMIAは医用画像解析のための信頼できるディープラーニングフレームワークである。 新型コロナウイルス(COVID-19)などの公衆衛生危機への対応に深層学習の活用を推進していくため、研究者や臨床医を支援することが期待されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-06T05:30:22Z)
• Multi-Domain Balanced Sampling Improves Out-of-Distribution Generalization of Chest X-ray Pathology Prediction Models [67.2867506736665]
  そこで本研究では, 簡単なバッチサンプリング手法を用いた胸部X線像の分布外一般化法を提案する。 複数のトレーニングデータセット間のバランスの取れたサンプリングは、バランスを取らずにトレーニングされたベースラインモデルよりもパフォーマンスが向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-27T15:28:01Z)
• Recent advances and clinical applications of deep learning in medical image analysis [7.132678647070632]
  我々は最近200以上の論文をレビュー・要約し、様々な医用画像解析タスクにおける深層学習手法の適用の概要を概観した。 特に,医用画像における最先端の非教師あり半教師あり深層学習の進歩と貢献を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-27T18:05:12Z)
• Multi-Disease Detection in Retinal Imaging based on Ensembling Heterogeneous Deep Learning Models [0.0]
  網膜イメージングのための革新的なマルチディセーゼ検出パイプラインを提案する。 当社のパイプラインには、転送学習、クラス重み付け、リアルタイム画像増強、焦点損失利用などの最先端の戦略が含まれます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-26T18:02:17Z)
• Variational Knowledge Distillation for Disease Classification in Chest X-Rays [102.04931207504173]
  我々は,X線に基づく疾患分類のための新しい確率的推論フレームワークである反復的知識蒸留(VKD)を提案する。 提案手法の有効性を,X線画像とEHRを用いた3つの公開ベンチマークデータセットに示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-19T14:13:56Z)
• Many-to-One Distribution Learning and K-Nearest Neighbor Smoothing for Thoracic Disease Identification [83.6017225363714]
  ディープラーニングは、病気の識別性能を改善するための最も強力なコンピュータ支援診断技術となった。 胸部X線撮影では、大規模データの注釈付けには専門的なドメイン知識が必要で、時間を要する。 本論文では、単一モデルにおける疾患同定性能を改善するために、複数対1の分布学習(MODL)とK-nearest neighbor smoothing(KNNS)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-26T02:29:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。