Open betashort opened 4 years ago
論文リンク：https://arxiv.org/pdf/2004.13122v1.pdf 公開日時：Submitted on 24 Apr 2020] 実装コード： Publication :
肺CT画像によるCOVID-19の患者を見分ける機械学習システムを開発した。
89.80%の精度(accuracy)が出た。
閾値処理・閾値フィルタを用いた画像処理・特徴抽出・特徴の合成とClassifierの一連の機械学習システム
COVID-19データセットを使って検証した。
評価指標をたくさん使っていた。(FN, FP, Accuracy, precision/ etc..) データセットについて、学習用とテスト用について書いてなかったので、どうなっているのか。
検証では、normal:250, COVID-19:250の計500のデータを使っていた。
あまり良さが分からなかった。
betashort
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4 years ago betashort
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4 years ago 
0. 論文情報・リンク
Development of a Machine-Learning System to Classify Lung CT Scan Images into Normal/COVID-19 Class
論文リンク：https://arxiv.org/pdf/2004.13122v1.pdf 公開日時：Submitted on 24 Apr 2020] 実装コード： Publication :
1. どんなもの？
肺CT画像によるCOVID-19の患者を見分ける機械学習システムを開発した。
2. 先行研究と比べてどこがすごいの？
89.80%の精度(accuracy)が出た。
3. 技術や手法の"キモ"はどこにある？
閾値処理・閾値フィルタを用いた画像処理・特徴抽出・特徴の合成とClassifierの一連の機械学習システム
3つの特徴量を作成
4. どうやって有効だと検証した？
COVID-19データセットを使って検証した。
5. 議論はあるか？
6. 次に読むべき論文はあるか？
7. 実装
8. 感想
評価指標をたくさん使っていた。(FN, FP, Accuracy, precision/ etc..) データセットについて、学習用とテスト用について書いてなかったので、どうなっているのか。
検証では、normal:250, COVID-19:250の計500のデータを使っていた。
あまり良さが分からなかった。