Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Radiology Diagnosis through Convolutional Neural Networks for Computer Vision in Healthcare

論文の概要: Enhancing Radiology Diagnosis through Convolutional Neural Networks for Computer Vision in Healthcare

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11234v1
Date: Sun, 19 Nov 2023 05:35:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-21 21:34:07.492393
Title: Enhancing Radiology Diagnosis through Convolutional Neural Networks for Computer Vision in Healthcare
Title（参考訳）: 医療におけるコンピュータビジョンのための畳み込みニューラルネットワークによる放射線診断の強化
Authors: Keshav Kumar K., Dr N V S L Narasimham
Abstract要約: 放射線診断におけるCNNは、解釈可能性、有効性、倫理的問題に焦点をあてて検討される。 CNNは、特殊性、感度、正確性という点で優れた性能を発揮する。
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 transformative power of Convolutional Neural Networks (CNNs) in radiology diagnostics is examined in this study, with a focus on interpretability, effectiveness, and ethical issues. With an altered DenseNet architecture, the CNN performs admirably in terms of particularity, sensitivity, as well as accuracy. Its superiority over conventional methods is validated by comparative analyses, which highlight efficiency gains. Nonetheless, interpretability issues highlight the necessity of sophisticated methods in addition to continuous model improvement. Integration issues like interoperability and radiologists' training lead to suggestions for teamwork. Systematic consideration of the ethical implications is carried out, necessitating extensive frameworks. Refinement of architectures, interpretability, alongside ethical considerations need to be prioritized in future work for responsible CNN deployment in radiology diagnostics.
Abstract（参考訳）: 放射線診断における畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の変換力について, 解釈可能性, 有効性, 倫理的問題に着目して検討した。変更されたDenseNetアーキテクチャでは、CNNは特殊性、感度、精度の点で優れている。従来の手法よりも優れていることは、効率向上を強調する比較分析によって検証される。それでも、解釈可能性に関する問題は、継続的モデルの改善に加えて、洗練されたメソッドの必要性を強調している。相互運用性や放射線技師のトレーニングといった統合問題は、チームワークの提案につながります。倫理的含意を体系的に考慮し、広範な枠組みを必要とする。アーキテクチャのリファインメント、解釈可能性、倫理的考察は、放射線診断におけるCNNの展開に責任を持つものとして、今後の研究において優先される必要がある。

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