Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improving Cancer Imaging Diagnosis with Bayesian Networks and Deep Learning: A Bayesian Deep Learning Approach

論文の概要: Improving Cancer Imaging Diagnosis with Bayesian Networks and Deep Learning: A Bayesian Deep Learning Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19083v1
Date: Thu, 28 Mar 2024 01:27:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-29 17:32:29.649858
Title: Improving Cancer Imaging Diagnosis with Bayesian Networks and Deep Learning: A Bayesian Deep Learning Approach
Title（参考訳）: ベイジアンネットワークによる癌画像診断の改善とディープラーニング:ベイジアンディープラーニングアプローチ
Authors: Pei Xi, Lin,
Abstract要約: 本稿では,Deep LearningとBayesian Networkの予測モデルの背後にある理論について考察する。画像の分類における健康産業におけるベイズ深層学習のアプローチの適用と正確性について分析する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: With recent advancements in the development of artificial intelligence applications using theories and algorithms in machine learning, many accurate models can be created to train and predict on given datasets. With the realization of the importance of imaging interpretation in cancer diagnosis, this article aims to investigate the theory behind Deep Learning and Bayesian Network prediction models. Based on the advantages and drawbacks of each model, different approaches will be used to construct a Bayesian Deep Learning Model, combining the strengths while minimizing the weaknesses. Finally, the applications and accuracy of the resulting Bayesian Deep Learning approach in the health industry in classifying images will be analyzed.
Abstract（参考訳）: 機械学習における理論とアルゴリズムを用いた人工知能アプリケーション開発の最近の進歩により、与えられたデータセットをトレーニングし予測するために、多くの正確なモデルを作成することができる。本稿では,癌診断における画像解釈の重要性を実現するとともに,Deep LearningとBayesian Network予測モデルの背後にある理論について検討する。各モデルの利点と欠点に基づいて、弱さを最小化しながら強みを組み合わせたベイズ深層学習モデルを構築するために異なるアプローチが使用される。最後に、画像の分類における健康産業におけるベイズ深層学習のアプローチの適用と精度について分析する。

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