Fugu-MT 論文翻訳(概要): Comparison of Neural Models for X-ray Image Classification in COVID-19 Detection

論文の概要: Comparison of Neural Models for X-ray Image Classification in COVID-19 Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04196v1
Date: Wed, 08 Jan 2025 00:17:03 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-09 14:54:55.613930
Title: Comparison of Neural Models for X-ray Image Classification in COVID-19 Detection
Title（参考訳）: 新型コロナウイルス検出におけるX線画像分類のためのニューラルモデルの比較
Authors: Jimi Togni, Romis Attux,
Abstract要約: 本研究は、放射線画像における新型コロナウイルス感染の検出方法の比較分析である。 DenseNetはマルチクラスアプローチでADAM最適化関数を使用して97.64%の精度を達成した。バイナリ分類のアプローチでは、VGG、ResNet、MobileNetネットワークが取得した最高精度は99.98%であった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8287206589886879
License:
Abstract: This study presents a comparative analysis of methods for detecting COVID-19 infection in radiographic images. The images, sourced from publicly available datasets, were categorized into three classes: 'normal,' 'pneumonia,' and 'COVID.' For the experiments, transfer learning was employed using eight pre-trained networks: SqueezeNet, DenseNet, ResNet, AlexNet, VGG, GoogleNet, ShuffleNet, and MobileNet. DenseNet achieved the highest accuracy of 97.64% using the ADAM optimization function in the multiclass approach. In the binary classification approach, the highest precision was 99.98%, obtained by the VGG, ResNet, and MobileNet networks. A comparative evaluation was also conducted using heat maps.
Abstract（参考訳）: 本研究は、放射線画像における新型コロナウイルス感染の検出方法の比較分析である。公開されているデータセットから得られた画像は、「正常」、「肺炎」、「COVID」の3つのクラスに分類された。実験では、SqueezeNet、DenseNet、ResNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、ShuffleNet、MobileNetの8つのトレーニング済みネットワークを使用して転送学習が行われた。 DenseNetはマルチクラスのアプローチでADAM最適化関数を使用して97.64%の精度を達成した。バイナリ分類のアプローチでは、VGG、ResNet、MobileNetネットワークが取得した最高精度は99.98%であった。また,熱マップを用いて比較評価を行った。

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