論文の概要: A systematic review: Deep learning-based methods for pneumonia region detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13315v1
• Date: Fri, 23 Aug 2024 18:00:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 20:08:51.094497
• Title: A systematic review: Deep learning-based methods for pneumonia region detection
• Title（参考訳）: 組織的レビュー : 深層学習による肺炎領域検出法
• Authors: Xinmei Xu,
• Abstract要約: 肺炎は世界中の子供や成人の主要な死因の1つである。 診断プロセスの効率と精度を向上させるため, コンピュータ支援型肺炎検出法が開発されている。 本報告では, 肺炎領域の検出において, 従来主流であった深層学習アプローチを探索し, 検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pneumonia disease is one of the leading causes of death among children and adults worldwide. In the last ten years, computer-aided pneumonia detection methods have been developed to improve the efficiency and accuracy of the diagnosis process. Among those methods, the effects of deep learning approaches surpassed that of other traditional machine learning methods. This review paper searched and examined existing mainstream deep-learning approaches in the detection of pneumonia regions. This paper focuses on key aspects of the collected research, including their datasets, data processing techniques, general workflow, outcomes, advantages, and limitations. This paper also discusses current challenges in the field and proposes future work that can be done to enhance research procedures and the overall performance of deep learning models in detecting, classifying, and localizing infected regions. This review aims to offer an insightful summary and analysis of current research, facilitating the development of deep learning approaches in addressing treatable diseases.
• Abstract（参考訳）: 肺炎は世界中の子供や成人の死因の1つである。 過去10年間で、診断プロセスの効率と精度を向上させるために、コンピュータ支援型肺炎検出法が開発されている。 これらの手法の中で、ディープラーニングアプローチの効果は他の伝統的な機械学習手法よりも優れていた。 本報告では, 肺炎領域の検出において, 従来主流であった深層学習アプローチを探索し, 検討した。 本稿では、データセット、データ処理技術、一般的なワークフロー、結果、利点、限界など、収集された研究の重要な側面に焦点を当てる。 本稿では,この分野で現在行われている課題についても論じ,感染地域の検出・分類・ローカライズにおける深層学習モデルの総合的な性能と研究手順の向上に向けた今後の取り組みを提案する。 本論は, 治療可能な疾患に対処する深層学習手法の開発を促進することを目的として, 現状の研究の洞察に富んだ概要と分析を提供することを目的とする。

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