論文の概要: Enhancing Pneumonia Diagnosis and Severity Assessment through Deep Learning: A Comprehensive Approach Integrating CNN Classification and Infection Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06735v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 17:58:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:31:27.893244
• Title: Enhancing Pneumonia Diagnosis and Severity Assessment through Deep Learning: A Comprehensive Approach Integrating CNN Classification and Infection Segmentation
• Title（参考訳）: 深層学習による肺炎の診断と重症度評価の強化:CNN分類と感染分別を統合した総合的アプローチ
• Authors: S Kumar Reddy Mallidi,
• Abstract要約: 肺疾患は世界的な健康上の課題であり、肺炎が主な関心事である。 本研究は,肺炎の検出と評価に深層学習技術を活用することに焦点を当て,相互接続した2つの目的に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Lung disease poses a substantial global health challenge, with pneumonia being a prevalent concern. This research focuses on leveraging deep learning techniques to detect and assess pneumonia, addressing two interconnected objectives. Initially, Convolutional Neural Network (CNN) models are introduced for pneumonia classification, emphasizing the necessity of comprehensive diagnostic assessments considering COVID-19. Subsequently, the study advocates for the utilization of deep learning-based segmentation to determine the severity of infection. This dual-pronged approach offers valuable insights for medical professionals, facilitating a more nuanced understanding and effective treatment of pneumonia. Integrating deep learning aims to elevate the accuracy and efficiency of pneumonia detection, thereby contributing to enhanced healthcare outcomes on a global scale.
• Abstract（参考訳）: 肺疾患は世界的な健康上の課題であり、肺炎が主な関心事である。 本研究は,肺炎の検出と評価に深層学習技術を活用することに焦点を当て,相互接続した2つの目的に対処する。 当初は、CNN(Convolutional Neural Network)モデルが肺炎の分類のために導入され、COVID-19を考慮した包括的な診断アセスメントの必要性を強調した。 その後、深層学習に基づくセグメンテーションを活用して感染の重症度を決定することを提唱した。 この二重進行アプローチは、医療専門家に貴重な洞察を与え、より曖昧な理解と効果的な肺炎の治療を促進する。 深層学習の統合は、肺炎検出の精度と効率を高めることを目的としており、それによって世界規模での医療成果の向上に寄与する。

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