論文の概要: SVD Based Least Squares for X-Ray Pneumonia Classification Using Deep Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20970v1
• Date: Tue, 29 Apr 2025 17:39:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:55.021576
• Title: SVD Based Least Squares for X-Ray Pneumonia Classification Using Deep Features
• Title（参考訳）: 深部特徴量を用いたX線肺炎分類のためのSVDを用いた最小方形
• Authors: Mete Erdogan, Sebnem Demirtas,
• Abstract要約: 肺炎分類のための特異値分解に基づくLast Squaresフレームワークを提案する。 我々は、精度を損なうことなく効率を確保できる、クローズドな非イテレーティブな分類手法を採用する。 実験により,SVD-LSは計算コストを大幅に削減し,競争性能が向上することを示した。
• 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: Accurate and early diagnosis of pneumonia through X-ray imaging is essential for effective treatment and improved patient outcomes. Recent advancements in machine learning have enabled automated diagnostic tools that assist radiologists in making more reliable and efficient decisions. In this work, we propose a Singular Value Decomposition-based Least Squares (SVD-LS) framework for multi-class pneumonia classification, leveraging powerful feature representations from state-of-the-art self-supervised and transfer learning models. Rather than relying on computationally expensive gradient based fine-tuning, we employ a closed-form, non-iterative classification approach that ensures efficiency without compromising accuracy. Experimental results demonstrate that SVD-LS achieves competitive performance while offering significantly reduced computational costs, making it a viable alternative for real-time medical imaging applications.
• Abstract（参考訳）: X線画像による肺炎の正確な早期診断は, 治療効果と治療成績の改善に不可欠である。 機械学習の最近の進歩は、放射線科医がより信頼性が高く効率的な意思決定を行うのを助ける自動診断ツールを可能にしている。 本研究では,多クラス肺炎分類のためのSingular Value Decomposition-based Least Squares (SVD-LS) フレームワークを提案する。 計算コストのかかる勾配に基づく微調整に頼るのではなく、我々は、精度を損なうことなく効率を確実にするクローズド形式、非イテレーティブな分類アプローチを採用する。 実験により,SVD-LSは計算コストを大幅に削減し,競争性能が向上し,リアルタイム医用画像の代替となることが示された。

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