論文の概要: Detection of pulmonary pathologies using convolutional neural networks, Data Augmentation, ResNet50 and Vision Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14446v1
- Date: Sun, 22 Sep 2024 13:54:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 22:41:53.163390
- Title: Detection of pulmonary pathologies using convolutional neural networks, Data Augmentation, ResNet50 and Vision Transformers
- Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク, データ拡張, ResNet50, Vision Transformer を用いた肺病変の検出
- Authors: Pablo Ramirez Amador, Dinarle Milagro Ortega, Arnold Cesarano,
- Abstract要約: がん、肺炎、結核、線維症などの異なる肺疾患患者のX線画像とCTスキャンのデータセットを使用する。
医用画像から肺病変を検出するために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、データ拡張、ResNet50、ビジョントランスフォーマー(ViT)に基づく手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Pulmonary diseases are a public health problem that requires accurate and fast diagnostic techniques. In this paper, a method based on convolutional neural networks (CNN), Data Augmentation, ResNet50 and Vision Transformers (ViT) is proposed to detect lung pathologies from medical images. A dataset of X-ray images and CT scans of patients with different lung diseases, such as cancer, pneumonia, tuberculosis and fibrosis, is used. The results obtained by the proposed method are compared with those of other existing methods, using performance metrics such as accuracy, sensitivity, specificity and area under the ROC curve. The results show that the proposed method outperforms the other methods in all metrics, achieving an accuracy of 98% and an area under the ROC curve of 99%. It is concluded that the proposed method is an effective and promising tool for the diagnosis of pulmonary pathologies by medical imaging.
- Abstract（参考訳）: 肺疾患は、正確で迅速な診断技術を必要とする公衆衛生上の問題である。
本稿では, 畳み込みニューラルネットワーク(CNN), データ拡張, ResNet50, ビジョントランスフォーマー(ViT)を用いて, 医用画像から肺病変を検出する手法を提案する。
がん、肺炎、結核、線維症などの異なる肺疾患患者のX線画像とCTスキャンのデータセットを使用する。
提案手法は, ROC曲線の精度, 感度, 特異性, 面積などの評価指標を用いて, 他の既存手法と比較した。
その結果,提案手法は全ての測定値において他の手法よりも優れており,精度は98%,面積は99%であった。
本手法は, 医用画像による肺疾患の診断に有効で有望なツールであると考えられた。
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