Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automated Web-Based Malaria Detection System with Machine Learning and Deep Learning Techniques

論文の概要: Automated Web-Based Malaria Detection System with Machine Learning and Deep Learning Techniques

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00120v1
Date: Thu, 27 Jun 2024 16:50:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-04 06:20:13.834218
Title: Automated Web-Based Malaria Detection System with Machine Learning and Deep Learning Techniques
Title（参考訳）: 機械学習とディープラーニング技術を用いたWebベースマラリア自動検出システム
Authors: Abraham G Taye, Sador Yemane, Eshetu Negash, Yared Minwuyelet, Moges Abebe, Melkamu Hunegnaw Asmare,
Abstract要約: マラリア原虫は、世界的な健康上の重荷となり、広範囲の苦しみと死亡を引き起こしている。従来のCNNと転写学習モデルを用いて,マラリア感染細胞分類のための深層学習手法を定式化した。システムはWebインターフェースを通じてアクセスでき、血液のスミア画像をアップロードしてマラリア検出を行うことができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Malaria parasites pose a significant global health burden, causing widespread suffering and mortality. Detecting malaria infection accurately is crucial for effective treatment and control. However, existing automated detection techniques have shown limitations in terms of accuracy and generalizability. Many studies have focused on specific features without exploring more comprehensive approaches. In our case, we formulate a deep learning technique for malaria-infected cell classification using traditional CNNs and transfer learning models notably VGG19, InceptionV3, and Xception. The models were trained using NIH datasets and tested using different performance metrics such as accuracy, precision, recall, and F1-score. The test results showed that deep CNNs achieved the highest accuracy -- 97%, followed by Xception with an accuracy of 95%. A machine learning model SVM achieved an accuracy of 83%, while an Inception-V3 achieved an accuracy of 94%. Furthermore, the system can be accessed through a web interface, where users can upload blood smear images for malaria detection.
Abstract（参考訳）: マラリア原虫は、世界的な健康上の重荷となり、広範囲の苦しみと死亡を引き起こしている。マラリアの感染を正確に検出することは、効果的な治療と管理に不可欠である。しかし、既存の自動検出技術では精度と一般化性に限界がある。多くの研究は、より包括的なアプローチを探求することなく、特定の特徴に焦点を当ててきた。本稿では,従来のCNNとVGG19,InceptionV3,Xceptionなどの転写学習モデルを用いて,マラリア感染細胞分類の深層学習手法を定式化した。モデルはNIHデータセットを使用してトレーニングされ、精度、精度、リコール、F1スコアなど、さまざまなパフォーマンスメトリクスを使用してテストされた。その結果,深部CNNは97%,Xceptionは95%と高い精度を示した。機械学習モデルSVMの精度は83%、Inception-V3の精度は94%だった。さらに、このシステムはWebインターフェースを通じてアクセス可能で、ユーザーはマラリア検出のために血液スミア画像をアップロードすることができる。

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