Fugu-MT 論文翻訳(概要): COPD-FlowNet: Elevating Non-invasive COPD Diagnosis with CFD Simulations

論文の概要: COPD-FlowNet: Elevating Non-invasive COPD Diagnosis with CFD Simulations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11561v1
Date: Sun, 17 Dec 2023 15:09:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-20 18:34:09.811961
Title: COPD-FlowNet: Elevating Non-invasive COPD Diagnosis with CFD Simulations
Title（参考訳）: COPD-FlowNet: CFD シミュレーションによる非侵襲型 COPD 診断の高次化
Authors: Aryan Tyagi, Aryaman Rao, Shubhanshu Rao, Raj Kumar Singh
Abstract要約: COPDFlowNetは, COPD患者の気管に特異的なCFD速度場画像を生成する。 COPDFlowNetは独自の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを導入し、障害サイトの位置を予測する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9012198585960443
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Chronic Obstructive Pulmonary Disorder (COPD) is a prevalent respiratory disease that significantly impacts the quality of life of affected individuals. This paper presents COPDFlowNet, a novel deep-learning framework that leverages a custom Generative Adversarial Network (GAN) to generate synthetic Computational Fluid Dynamics (CFD) velocity flow field images specific to the trachea of COPD patients. These synthetic images serve as a valuable resource for data augmentation and model training. Additionally, COPDFlowNet incorporates a custom Convolutional Neural Network (CNN) architecture to predict the location of the obstruction site.
Abstract（参考訳）: 慢性閉塞性肺障害 (COPD) は、感染した患者の生活の質に大きな影響を及ぼす呼吸器疾患である。本稿では, COPD患者の気道に特異的なCFD速度場画像を生成するために, GAN(Generative Adversarial Network)を利用した新しいディープラーニングフレームワークであるCOPDFlowNetを提案する。これらの合成画像は、データ拡張とモデルトレーニングのための貴重なリソースとなる。さらに、COPDFlowNetは独自の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを導入し、障害サイトの位置を予測する。

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