論文の概要: Hair and scalp disease detection using deep learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07940v1
- Date: Sat, 9 Mar 2024 04:49:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-14 17:27:49.097344
- Title: Hair and scalp disease detection using deep learning
- Title（参考訳）: 深層学習を用いた毛髪・頭皮疾患の検出
- Authors: Kavita Sultanpure, Bhairavi Shirsath, Bhakti Bhande, Harshada Sawai,
Srushti Gawade, Suraj Samgir
- Abstract要約: 本稿では, 皮膚科における先駆的アプローチについて紹介し, 毛髪・頭皮疾患の検出のための堅牢な方法を提案する。
提案手法は画像認識における有効性でよく知られている畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に依存している。
本システムは, 早期診断・診断の非侵襲的かつ高効率な手段として, 皮膚科診断の進歩を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3958317527488534
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, there has been a notable advancement in the integration of
healthcare and technology, particularly evident in the field of medical image
analysis. This paper introduces a pioneering approach in dermatology,
presenting a robust method for the detection of hair and scalp diseases using
state-of-the-art deep learning techniques. Our methodology relies on
Convolutional Neural Networks (CNNs), well-known for their efficacy in image
recognition, to meticulously analyze images for various dermatological
conditions affecting the hair and scalp. Our proposed system represents a
significant advancement in dermatological diagnostics, offering a non-invasive
and highly efficient means of early detection and diagnosis. By leveraging the
capabilities of CNNs, our model holds the potential to revolutionize
dermatology, providing accessible and timely healthcare solutions. Furthermore,
the seamless integration of our trained model into a web-based platform
developed with the Django framework ensures broad accessibility and usability,
democratizing advanced medical diagnostics. The integration of machine learning
algorithms into web applications marks a pivotal moment in healthcare delivery,
promising empowerment for both healthcare providers and patients. Through the
synergy between technology and healthcare, our paper outlines the meticulous
methodology, technical intricacies, and promising future prospects of our
system. With a steadfast commitment to advancing healthcare frontiers, our goal
is to significantly contribute to leveraging technology for improved healthcare
outcomes globally. This endeavor underscores the profound impact of
technological innovation in shaping the future of healthcare delivery and
patient care, highlighting the transformative potential of our approach.
- Abstract（参考訳）: 近年、医療と技術の統合において顕著な進歩が見られ、特に医用画像解析の分野で顕著である。
本稿では, 皮膚科における先駆的アプローチについて紹介し, 最先端の深層学習技術を用いて, 髪と頭皮の病気を検出する堅牢な方法を提案する。
本手法は, 画像認識における有効性でよく知られている畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて, 髪や頭皮に影響を及ぼす様々な皮膚疾患の画像を慎重に解析する。
本システムは, 早期診断・診断の非侵襲的かつ高効率な手段として, 皮膚科診断の進歩を示す。
CNNの機能を活用することで、私たちのモデルは皮膚科に革命をもたらす可能性を持ち、アクセス可能でタイムリーな医療ソリューションを提供します。
さらに、Djangoフレームワークで開発されたWebベースのプラットフォームにトレーニングされたモデルのシームレスな統合により、幅広いアクセシビリティとユーザビリティが保証され、高度な診断を民主化できます。
機械学習アルゴリズムをWebアプリケーションに統合することは、医療提供者および患者の両方に力を与える、医療デリバリーにおいて重要な瞬間である。
本稿では, 技術と医療の相乗効果を通じて, 厳密な方法論, 技術的複雑さ, 将来展望について概説する。
医療のフロンティアを推し進めることへの確固たるコミットメントによって、私たちのゴールは、世界中の医療成果の改善にテクノロジーを活用することに大きく貢献することにあります。
この取り組みは、ヘルスケアデリバリーと患者ケアの未来を形作る上で、技術革新の重大な影響を浮き彫りにして、私たちのアプローチの変革の可能性を強調します。
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