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J-GLOBAL ID：202202278259032189   整理番号：22A0862515

YOLOアルゴリズムを用いた完全埋め込みモバイルアプリケーションを用いたAnemia検出【JST・京大機械翻訳】

Anemia Detection Using a Full Embedded Mobile Application with YOLO Algorithm

著者 (3件)： Rivero-Palacio Maileth (School of Electrical and Electronic Engineering, Universidad del Valle, Santiago de Cali, Colombia) ,  Alfonso-Morales Wilfredo (School of Electrical and Electronic Engineering, Universidad del Valle, Santiago de Cali, Colombia) ,  Caicedo-Bravo Eduardo (School of Electrical and Electronic Engineering, Universidad del Valle, Santiago de Cali, Colombia)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1471  ページ： 3-17  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,YOLO v5を用いた貧血検出のためのモバイルアプリケーションの開発を提案した。アプリは,モバイル信号が欠落している場所(分離)の子供における貧血の同定におけるヘルスケア専門家を支援することを目的とする。著者らは,5歳未満の小児の画像と血液検査による予後を含むUniversidad Peruana Cayetano thediaから得られた画像データセットを使用した。YOLO v5はコンピュータを用いて良好な結果を得るが,モバイルアプリケーションにおける実装はその性能を低減する。これにもかかわらず,アプリは貧血を検出するのに0.71の感度と0.89の特異性を示す。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 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 ,  検出 ,  貧血 ,  ヨーグルト ,  画像 ,  *応用プログラム ,  子供 ,  血液検査 ,  予後 ,  コンピュータ ,  *携帯電話 ,  機械学習
準シソーラス用語： 画像データ ,  特異性 ,  *モバイルアプリケーション ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Anemia ,  モバイルアプリケーション ,  ヨーグルト ,  深層学習

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (3件)： アルゴリズム ,  埋め込み ,  モバイルアプリケーション