Deep Residual CNN for Multi-Class Chest Infection Diagnosis

要約

ディープラーニングの出現により、自動医用画像診断の機能が大幅に進歩し、ヘルスケアと医療診断の分野に貴重なツールとリソースが提供されています。
この研究では、胸部 X 線画像を利用した胸部感染症の多クラス診断のための深層残差畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) の開発と評価について詳しく調査します。
実装されたモデルは、さまざまなソースから統合されたデータセットでトレーニングおよび検証され、93% という堅牢な全体精度を実証しました。
しかし、異なるクラス、特に線維症におけるパフォーマンスの微妙な違いは、自動医用画像診断に固有の複雑さと課題を浮き彫りにしました。
得られた洞察は、画像内のより微妙で微妙な視覚的特徴を示す条件を分類するモデルの能力を強化すること、およびモデル アーキテクチャとトレーニング プロセスを最適化および洗練することに焦点を当て、将来の研究への道を開きます。
このペーパーでは、モデルの開発、実装、評価について包括的に調査し、この分野での将来の研究開発に対する洞察と方向性を提供します。

要約(オリジナル)

The advent of deep learning has significantly propelled the capabilities of automated medical image diagnosis, providing valuable tools and resources in the realm of healthcare and medical diagnostics. This research delves into the development and evaluation of a Deep Residual Convolutional Neural Network (CNN) for the multi-class diagnosis of chest infections, utilizing chest X-ray images. The implemented model, trained and validated on a dataset amalgamated from diverse sources, demonstrated a robust overall accuracy of 93%. However, nuanced disparities in performance across different classes, particularly Fibrosis, underscored the complexity and challenges inherent in automated medical image diagnosis. The insights derived pave the way for future research, focusing on enhancing the model’s proficiency in classifying conditions that present more subtle and nuanced visual features in the images, as well as optimizing and refining the model architecture and training process. This paper provides a comprehensive exploration into the development, implementation, and evaluation of the model, offering insights and directions for future research and development in the field.

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