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J-GLOBAL ID：202202267610296571   整理番号：22A0842774

SARS-CoV-2分類のための最適深層学習可能知的意思決定支援システム【JST・京大機械翻訳】

Optimal Deep-Learning-Enabled Intelligent Decision Support System for SARS-CoV-2 Classification

著者 (8件)： Dutta Ashit Kumar (Department of Computer Science and Information Systems, College of Applied Sciences, AlMaarefa University, Ad Diriyah Riyadh 13713, Saudi Arabia) ,  Aljarallah Nasser Ali (Department of Business Administration, AlMajmaah University, Saudi Arabia) ,  Aljarallah Nasser Ali (AlMaarefa University, Riyadh, Saudi Arabia) ,  Abirami T. (Department of Information Technology, Kongu Engineering College, Erode 638060, India) ,  Sundarrajan M. (Department of Computer Science and Engineering, K. Ramakrishnan College of Engineering, Tiruchirappalli 621112, India) ,  Kadry Seifedine (Department of Applied Data Science, Noroff University College, Kristiansand, Norway) ,  Nam Yunyoung (Department of Computer Science and Engineering, Soonchunhyang University, Asan, Republic of Korea) ,  Jeong Chang-Won (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University, Iksan, Republic of Korea)
資料名： Journal of Healthcare Engineering (Web)  (Journal of Healthcare Engineering (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7772A  ISSN： 2040-2295  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 複雑な健康管理アプリケーションのための知的意思決定支援システム(IDS)は,医師,研究者,病理学者,および他のヘルスケア専門家を支援するための大量の複雑な医療データを調べることを目的とする。意思決定支援システム(DSS)は,健康関連疾患診断の様々な段階で改善された支援を提供するインテリジェントシステムである。同時に,COVID-19疾患を引き起こすSARS-CoV-2感染は2020年の開始から世界的に広がった。いくつかの研究は,コンピュータ断層撮影(CT)に基づくイメージングパターンがSARS-CoV-2を検出するために利用できることを報告した。疾患の早期同定と検出は,適切な治療を提供し,疾患の重症度を避けるため必須である。この動機により,本研究はSARS-CoV-2同定のためのスウォーム知能(EDLFM-SI)による効率的な深層学習ベース融合モデルを開発した。提案したEDLFM-SI技術はSARS-CoV-2感染を検出し,分類することを目的とする。また,EDLFM-SI技術は,様々なプロセス,すなわち,データ増強,前処理,特徴抽出,および分類から成る。さらに,カプセルネットワーク(CapsNet)とMobileNetベースの特徴抽出器の融合を採用した。さらに,DLモデルに含まれるハイパーパラメータを微調整するために,水ストライドアルゴリズム(WSA)を適用した。最後に,カスケードニューラルネットワーク(CNN)分類器を適用してSARS-CoV-2の存在を検出した。EDLFM-SI技術の改良性能を示すために,COVID-19CTデータセットとSARS-CoV-2CTスキャンデータセットに関して,広範囲のシミュレーションを実施した。シミュレーションの結果は,最近のアプローチに対するEDLFM-SI技術の優位性を強調した。Copyright 2022 Ashit Kumar Dutta et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  分類 ,  特徴抽出 ,  画像処理 ,  病気 ,  応用プログラム ,  モデル ,  健康管理 ,  医師 ,  スウォーム ,  *意思決定支援システム ,  計算機トモグラフィー ,  *機械学習
準シソーラス用語： インテリジェントシステム ,  重症度 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用情報処理  (JE15030Q)

引用文献 (25件)：

• H. Alshazly, C. Linse, E. Barth, T. Martinetz, "Explainable covid-19 detection using chest ct scans and deep learning," Sensors, vol. 21, no. 2, pp. 455, 2021.
• F. S. Yildirim, M. Sayan, T. Sanlidag, B. Uzun, D. U. Ozsahin, I. Ozsahin, "Comparative evaluation of the treatment of COVID-19 with multicriteria decision-making techniques," Journal of Healthcare Engineering, vol. 2021, pp. 1-11, 2021.
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タイトルに関連する用語 (4件)： SARS-CoV-2 ,  分類 ,  深層学習 ,  意思決定支援システム