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J-GLOBAL ID：202002259281899931   整理番号：20A1075675

CNN深層学習テンソルフローモデルからの胸部X線健康分類のためのAndroidアプリケーション【JST・京大機械翻訳】

Android Application for Chest X-ray Health Classification From a CNN Deep Learning TensorFlow Model

著者 (8件)： Tobias Rogelio Ruzcko (De La Salle University-Manila,Asia Pacific College,Metro Manila,Philippines) ,  Carlo De Jesus Luigi (Asia Pacific College,School of Engineering,Makati,Philippines) ,  Mital Matt Ervin (De La Salle University,Department of Electronics Engineering,Manila,Philippines) ,  Lauguico Sandy (De La Salle University,Department of Electronics Engineering,Manila,Philippines) ,  Guillermo Marielet (De La Salle University,Department of Electronics Engineering,Manila,Philippines) ,  Sybingco Edwin (De La Salle University,Department of Electronics Engineering,Manila,Philippines) ,  Bandala Argel (De La Salle University,Department of Electronics Engineering,Manila,Philippines) ,  Dadios Elmer (De La Salle University,Department of Electronics Engineering,Manila,Philippines)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： LifeTech  ページ： 255-259  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 医療現場における問題の一つは,誤った診断,特に過剰診断と診断の下にある。現在研究されている疾患の1つは肺炎である。この診断をさらに検証するためにいくつかの方法を用いた。しばしば,目的を達成するために,医療専門家はX線画像に依存する。本研究では,画像処理と機械学習を組み込んだX線画像を基礎とした。MobileNetV2をコンボリューションニューラルネットワークモデルとして利用した。生産された凍結グラフをAndroid Studioに注入し,診断ツールとして役立つアンドロイドモバイルアプリケーションを生成した。モバイルアプリケーションは高い精度を持ち,試験と検証結果のために信頼できると考えられる。本研究は一般的に,肺炎の診断における医療専門家のための信頼できる低コスト支援を提供することを目的とする。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *畳込み ,  凍結 ,  肺炎 ,  画像処理 ,  医療従事者 ,  X線画像 ,  機械学習
準シソーラス用語： *胸部X線撮影 ,  神経回路網モデル ,  医療現場 ,  *アンドロイド ,  モバイルアプリケーション ,  *深層学習 ,  *Androidアプリケーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： CNN ,  深層学習 ,  胸部X線 ,  分類 ,  Androidアプリケーション