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J-GLOBAL ID：202202213863933505   整理番号：22A0917330

人工ニューラルネットワーク(ANN)による肺X線スキャンからのCOVID-19検出のためのモバイルベースアプリケーション【JST・京大機械翻訳】

Mobile-based Application for COVID-19 Detection from Lung X-Ray Scans with Artificial Neural Networks (ANN)

著者 (2件)： Vong Chanvichet (Thammasat University,School of ICT, Sirindhorn International Institute of Technology,Pathum Thani,Thailand) ,  Chanchotisatien Passara (The University of Edinburgh,School of Informatics,Department of Computer Science,Scotland, United Kingdom)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ECTI DAMT & NCON  ページ： 232-237  発行年： 2022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： 2020年初期に,世界保健機構(WHO)は,現在知られているCOVID-19疾患と関連するSARS-CoV-2と呼ばれる新規コロナウイルスを同定した。COVID-19は,パンデミックとして短期間に特徴づけられた。世界中のすべての国は,深刻な影響を受けており,この疾患は過去2年間,合計200百万症例以上および5百万以上の死亡を蓄積している。COVID-19に関連する症状は,重症度で大きく変化する。COVID-19に感染したものは無症候性であるが,他は生命を脅かす合併症を伴う重大な疾患を経験する。本論文では,胸部X線(CXR)の画像を与えたときのCovid-19と非Covid-19肺の分類を助けるために,モバイルベースアプリケーションを作成した。ベースラインモデル,開始V3,MobileNetV2,MobileNetV3,VGG16,およびVGG19を含む様々な異なる人工ニューラルネットワーク(ANN)を,最適結果を提供するかどうかを見るためにテストした。MobileNetV3は95.49%の最良の試験精度を与え,モバイルベースの応用に適した軽量モデルであると考えられる。Copyright 2022 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： *ニューラルネットワーク ,  世界保健機関 ,  *応用プログラム ,  基準線 ,  合併症 ,  *携帯電話
準シソーラス用語： 胸部X線撮影 ,  汎発流行性 ,  重症度 , 【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 (4件)： 人工ニューラルネットワーク ,  肺 ,  X線 ,  スキャン