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J-GLOBAL ID：202202249980161625   整理番号：22A0976916

深層学習モデルを用いた胸部X線画像からのCOVID-19の自動検出【JST・京大機械翻訳】

Automatic detection of COVID-19 from chest x-ray images using deep learning model

著者 (5件)： Das Alloy (University Institute of Technology, Burdwan, West Bengal, India) ,  Agarwal Rohit (University Institute of Technology, Burdwan, West Bengal, India) ,  Singh Rituparna (University Institute of Technology, Burdwan, West Bengal, India) ,  Chowdhury Arindam (University Institute of Technology, Burdwan, West Bengal, India) ,  Nandi Debashis (National Institute of Technology, Durgapur, India)
資料名： AIP Conference Proceedings  (AIP Conference Proceedings)
巻： 2424  号： 1  ページ： 040003-040003-10  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0071C  ISSN： 0094-243X  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： 新規コロナウイルス(2019-nCoV)に起因する感染症は,昨年以来広く広がり,世界全体を振盪している。それは日常生活,世界経済および公衆衛生に前例のない影響を引き起こした。したがって,この疾患検出は,医師と同様に,両方の患者にとって救命的重要性を有する。限られた試験キットにより,従来の技術(RT-PCR)を用いて,重篤な呼吸器問題を有するあらゆる患者を試験するのは,困難な作業である。したがって,病院,健康管理システムにおけるCovid-19試験キットの不足問題を克服するために,自動診断システムの実現が緊急に必要である。診断アプローチは,主に2つのカテゴリー実験室ベースと胸部X線撮影アプローチに分類される。本論文では,肺X線画像からコンピュータ化されたコロナウイルス(2019-nCoV)検出のための新規アプローチを示した。ここでは,診断システムの有効性を示すために,深層学習を用いたモデルを提案した。実験結果において,他の既存の方法と比較して,満足な性能と有望な結果を示す公的に利用可能なデータセットに関する提案モデルを評価した。Copyright 2022 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 性能 ,  呼吸器 ,  感染症 ,  診断 ,  公衆衛生 ,  健康管理 ,  コロナウイルス科 ,  *X線画像 ,  有効性 ,  コンピュータ
準シソーラス用語： コロナウイルス ,  胸部X線撮影 ,  自動検出 ,  診断システム ,  救命 ,  *深層学習 ,  *COVID-19 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 感染症・寄生虫症の診断  (GD01020S) ,  動物の診療・診療設備  (FE01020U)

タイトルに関連する用語 (5件)： 深層学習 ,  モデル ,  胸部X線画像 ,  COVID-19 ,  自動検出