Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Deep Look Into -- Automated Lung X-Ray Abnormality Detection System

論文の概要: A Deep Look Into -- Automated Lung X-Ray Abnormality Detection System

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04635v1
Date: Sat, 6 Apr 2024 13:59:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-09 20:19:42.372232
Title: A Deep Look Into -- Automated Lung X-Ray Abnormality Detection System
Title（参考訳）: 深部透視-肺X線異常自動検出システム
Authors: Nagullas KS, Vivekanand. V, Narayana Darapaneni, Anwesh R P,
Abstract要約: 肺X線異常自動検出システムは,感染したX線画像と正常なX線画像を区別するアプリケーションである。現在の状況では、感染するウイルス病はパンデミックの可能性があるため、安価で早期に検出できるシステムが必要である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4802369202548666
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Introduction: Automated Lung X-Ray Abnormality Detection System is the application which distinguish the normal x-ray images from infected x-ray images and highlight area considered for prediction, with the recent pandemic a need to have a non-conventional method and faster detecting diseases, for which X ray serves the purpose. Obectives: As of current situation any viral disease that is infectious is potential pandemic, so there is need for cheap and early detection system. Methods: This research will help to eases the work of expert to do further analysis. Accuracy of three different preexisting models such as DenseNet, MobileNet and VGG16 were high but models over-fitted primarily due to black and white images. Results: This led to building up new method such as as V-BreathNet which gave more than 96% percent accuracy. Conclusion: Thus, it can be stated that not all state-of art CNN models can be used on B/W images. In conclusion not all state-of-art CNN models can be used on B/W images.
Abstract（参考訳）: 紹介:自動肺X線異常検出システムは、感染したX線画像と感染したX線画像とを区別し、予測対象とする領域をハイライトするアプリケーションである。閉塞性:現在の状況では、感染するウイルス病はパンデミックの可能性があるため、安価で早期に検出できるシステムが必要である。方法: この研究は専門家の仕事を容易にし、さらなる分析を行うのに役立つでしょう。 DenseNet、MobileNet、VGG16といった既存の3つのモデルの精度は高かったが、主に黒と白のイメージによって過度に適合していた。結果: この結果、V-BreathNetのような新しい手法が96%以上の精度で構築された。結論: 現状のCNNモデルはB/W画像上では使用できない。結論として、最先端のCNNモデルはB/W画像上では使用できない。

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