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

要約

肺疾患は、肺炎が一般的な懸念事項であり、実質的な世界的な健康課題をもたらします。
この研究は、肺炎を検出および評価するための深い学習技術の活用に焦点を当て、相互に接続された2つの目的に対処します。
当初、肺炎-19を考慮した包括的な診断評価の必要性を強調している肺炎症分類のために、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）モデルが導入されています。
その後、この研究は、感染の重症度を決定するために、深い学習ベースのセグメンテーションを利用することを提唱しています。
この二重に並ぶアプローチは、医療専門家にとって貴重な洞察を提供し、肺炎のより微妙な理解と効果的な治療を促進します。
深い学習の統合は、肺炎検出の精度と効率を高めることを目的としており、それにより世界規模での医療結果の強化に貢献します。

要約(オリジナル)

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.

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