論文の概要: Deep Learning Based CNN Model for Automated Detection of Pneumonia from Chest XRay Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00212v1
• Date: Fri, 30 Jan 2026 15:05:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.056181
• Title: Deep Learning Based CNN Model for Automated Detection of Pneumonia from Chest XRay Images
• Title（参考訳）: 胸部X線画像からの肺炎自動検出のためのディープラーニングに基づくCNNモデル
• Authors: Sathish Krishna Anumula, Vetrivelan Tamilmani, Aniruddha Arjun Singh, Dinesh Rajendran, Venkata Deepak Namburi,
• Abstract要約: 肺炎は、世界で最も大きな進化と死亡の原因の1つとなっている。 胸部X線撮影を手動で解釈する従来の手法は、観察者間変動の疲労により、しばしば制約される。 本稿では,胸部X線画像中の肺炎を高精度かつ最小の計算コストで認識できる,独自のConal Neural Network CNNを用いた統合診断モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pneumonia has been one of the major causes of morbidities and mortality in the world and the prevalence of this disease is disproportionately high among the pediatric and elderly populations especially in resources trained areas Fast and precise diagnosis is a prerequisite for successful clinical intervention but due to inter observer variation fatigue among experts and a shortage of qualified radiologists traditional approaches that rely on manual interpretation of chest radiographs are frequently constrained To address these problems this paper introduces a unified automated diagnostic model using a custom Convolutional Neural Network CNN that can recognize pneumonia in chest Xray images with high precision and at minimal computational expense In contrast like other generic transfer learning based models which often possess redundant parameters the offered architecture uses a tailor made depth wise separable convolutional design which is optimized towards textural characteristics of grayscale medical images Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization CLAHE and geometric augmentation are two significant preprocessing techniques used to ensure that the system does not experience class imbalance and is more likely to generalize The system is tested using a dataset of 5863 anterior posterior chest Xrays.
• Abstract（参考訳）: 肺炎は世界中で致死率と死亡率の主な原因の一つであり,特に資源訓練地域において,小児や高齢者の間では有病率が非常に高く,早期かつ正確な診断が臨床介入の成功に必要不可欠であるが,専門家の間での観察者間変動の疲労や,胸部X線写真の手動解釈に依存した従来のアプローチがしばしば制約されている。これらの問題に対処するため,本研究では,胸部X線像を高精度かつ最小限の計算精度で認識可能な,独自の畳み込みニューラルネットワークCNNを用いた統合的自動診断モデルを提案する。

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