Fugu-MT 論文翻訳(概要): Development of CNN Architectures using Transfer Learning Methods for Medical Image Classification

論文の概要: Development of CNN Architectures using Transfer Learning Methods for Medical Image Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16711v1
Date: Tue, 22 Oct 2024 05:37:51 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-23 14:30:10.027138
Title: Development of CNN Architectures using Transfer Learning Methods for Medical Image Classification
Title（参考訳）: 医用画像分類のための伝達学習手法を用いたCNNアーキテクチャの開発
Authors: Ganga Prasad Basyal, David Zeng, Bhaskar Pm Rimal,
Abstract要約: 本稿では,医療画像分類分野における伝達学習技術を用いたCNNアーキテクチャの開発について検討する。本研究は,CNNアーキテクチャを最適かつ最新に選択した上で,その決定を下すのに役立つ。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.294944680995069
License:
Abstract: The application of deep learning-based architecture has seen a tremendous rise in recent years. For example, medical image classification using deep learning achieved breakthrough results. Convolutional Neural Networks (CNNs) are implemented predominantly in medical image classification and segmentation. On the other hand, transfer learning has emerged as a prominent supporting tool for enhancing the efficiency and accuracy of deep learning models. This paper investigates the development of CNN architectures using transfer learning techniques in the field of medical image classification using a timeline mapping model for key image classification challenges. Our findings help make an informed decision while selecting the optimum and state-of-the-art CNN architectures.
Abstract（参考訳）: ディープラーニングベースのアーキテクチャの応用は、ここ数年で飛躍的な増加を見せている。例えば、深層学習を用いた医用画像分類は画期的な結果を得た。畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、主に医療画像の分類とセグメンテーションに実装されている。一方, 伝達学習は, 深層学習モデルの効率性と精度を高めるための重要な支援ツールとして出現している。本稿では,重要な画像分類問題に対するタイムラインマッピングモデルを用いて,医療画像分類分野における伝達学習技術を用いたCNNアーキテクチャの開発について検討する。本研究は,CNNアーキテクチャを最適かつ最新に選択した上で,その決定を下すのに役立つ。

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