X Ray Data(엑스레이 데이터)란 무엇입니까?
X Ray Data 엑스레이 데이터 - Analyzing X-ray data of Tycho’s supernova remnant (SNR) obtained with Chandra in 2003, 2007, 2009, and 2015, we discover that the expansion before 2007 was substantially faster than radio measurements reported in the past decades and then rapidly decelerated during the last ∼15 yr. [1] This study provides a systematic evaluation of publicly available COVID-19 chest X-ray datasets, determining their potential use and evaluating potential sources of bias. [2] Due to the novelty of the disease, available X-ray datasets are very limited. [3] Can one learn to diagnose COVID-19 under extreme minimal supervision? Since the outbreak of the novel COVID-19 there has been a rush for developing automatic techniques for expert-level disease identification on Chest X-ray data. [4] In our study, two models of deep learning, ResNet-50 and AlexNet, were introduced to diagnose X-ray datasets collected from many sources. [5] The authors adopt the X-ray dataset in Radiological Society of North America (RSNA) Pneumonia Detection Challenge released by Kaggle to train and verify the network. [6] We present the results of radio observations from the eMERLIN telescope combined with X-ray data from Swift for the shortduration Gamma-ray burst (GRB) 200826A, located at a redshift of 0. [7] From X-ray data, it has been found that after 12 h, mechanical alloying of powder mixtures with additive graphite was synthesized composite containing two phases: Al3Mg metastable intermetallic compound—79. [8] The X-ray data revealed that compound 1c exhibited triclinic-P1 space group with C40H34NOP molecular formula. [9] If confirmed, this orientation indicator could be applicable to individual quasars without reference to radio or X-ray data and could identify some 10%–20% of quasars as being more edge-on than average, based only on moderate resolution and signal-to-noise spectroscopy covering the C iv λ 1549 Å emission feature. [10] To evaluate DRE-Net, experiments were executed on a 10-fold cross-validation on the openly available shoulder implant X-ray dataset. [11] , Black females, and persist across three large and a multi-source chest X-ray dataset. [12] The observed experimental facts (NMR data, UV spectra, chromism, X-ray data) are in good correlation with the calculated data. [13] The recent release of many Chest X-Ray datasets has prompted a lot of interest in radiology report generation. [14] We recommend that such cases be admitted for monitoring and treated on an individual basis, according to the clinical picture, X-ray data and the availability of pediatric emergency endoscopy. [15] We particularly consider the domain shift in between X-ray data sets. [16] In this paper, we present a uniform Chandra X-ray data analysis of a sample of 152 z ≥ 4. [17] It was revealed that nanoparticles with a mean (X-ray data) particle size of 50 nm have also Angstrem patterns, which can meet the new structure. [18] An extensive set of experimentations takes place on a chest X-ray dataset and ensures that the E-KSVM model has the ability to detect the disease effectively. [19] Such CAD tools use neural networks which are trained on Chest X-Ray dataset to classify a Chest X-Ray into normal or infected with Pneumonia. [20] The performance of the proposed model has been validated using a chest X-ray dataset. [21] The DWT-RNN model was validated using a COVID-19 chest X-ray dataset. [22] In this paper, we propose a deep community based automated medical image retrieval framework for extracting similar images from a large scale X-ray database. [23] In this work, we compare the transfer performance and parameter efficiency of 16 popular convolutional architectures on a large chest X-ray dataset (CheXpert) to investigate these assumptions. [24] X-ray data of 5 and 14 displayed that both of compounds were chiral in solid state, and their absolute configurations were assigned as R and RR. [25] Computational methods were used to analyse the interactions around the metal centres in three transition metal (TM) complexes for which the X-ray data are available. [26] After growth and anneals, the material was tested for thermal stability at temperatures of 300 C, and the x-ray data showed that there was no degradation of the material even at this high temperature. [27] X-ray data confirm the absence of both directionally correlated tilting of the slices and transverse core-core interactions within the columns. [28] By adopting established tools for model evaluation to the task of evaluating datasets, this study provides a systematic appraisal of publicly available COVID-19 chest X-ray datasets, determining their potential use and evaluating potential sources of bias. [29] The calculated structures of molecules p-CAC, p-CATC, and m-CATC are consistent with experimental X-ray data. [30] The main premises of this study can be summarized as follows: 1) A benchmark X-ray data set, namely QaTa-Cov19, containing over 6200 X-ray images is created. [31] Custom Convolutional neural network and multi-layer perceptron were implemented on a chest X-ray dataset by Kaggle. [32] The chest x-ray dataset is used for testing and training of neural networks. [33] We have developed a model in order to assess this impact and question the validity of the compositions extracted from x-ray data. [34] We searched for a short-term X-ray variability of the M87 core and jet from archival X-ray data with long exposure data taken by the Suzaku, Chandra, and NuSTAR telescopes. [35] We compute the energy spectrum of photons resulting from conversion of ALPs in the magnetosphere and then compare it against hard X-ray data from NuSTAR, INTEGRAL, and XMM-Newton for a set of eight magnetars for which such data exists. [36] The magnetization, transport, and synchrotron X-ray data suggest that strong magnetic fluctuations are responsible for this phenomenon. [37] We performed imaging and spectral analysis of the 542 cluster candidates with eROSITA X-ray data and studied the properties of the sample. [38] Existing deep learning technologies generally learn the features of chest X-ray data generated by Generative Adversarial Networks (GAN) to diagnose COVID-19 pneumonia. [39] This paper introduces an efficient architecture for COVID-19 diagnosis from an X-ray dataset. [40] Thanks to the combination of Sunyaev–Zel’dovich and X-ray data sets, IDCS J1426. [41] In this work, we proposed an automated COVID-19 classification method, utilizing available COVID and non-COVID X-Ray datasets, along with High-Resolution Network (HRNet) for feature extraction embedding with the UNet for segmentation purposes. [42] To this end, we utilized a sample of type 2 AGN with good-quality hard X-ray data obtained by the NuSTAR satellite and with MBH dynamically constrained from megamaser measurements. [43] Several methods, such as optimal filtering or principal component analysis, have already been developed to analyze x-ray data from these sensors. [44] The X-ray data helped settle on the cubic P lattices of all the polymetal chelates in preference to cubic F cubic I. [45] We performed a retrospective analysis of X-ray data from 140 patients with subaxial cervical spine traumatic injury who were hospitalized at the Department of Spinal Cord Pathology of the Romodanov Neurosurgery Institute of the National Academy of Medical Sciences of Ukraine in the period from 2008 to 2018. [46] In this context, various binary class classification models are trained using the Covid-19 data from COVID-CXNet dataset and Normal class data from the NIH Chest X-ray dataset. [47] We stack Chandra X-ray data of galaxies with an infrared (IR) detection but lacking an X-ray detection to obtain soft and hard fluxes, allowing us to measure the energetics of these AGNs. [48] 3-20 keV X-ray data and perform a self-consistent analysis of the rotation phase-integrated spectrum of the pulsar using unified spectral models. [49]2003년, 2007년, 2009년, 2015년 Chandra로 얻은 Tycho의 초신성 잔해(SNR)의 X선 데이터를 분석하면 2007년 이전의 팽창이 지난 수십 년 동안 보고된 전파 측정보다 훨씬 빨랐으며 지난 몇 년 동안 급격히 감속되었음을 발견했습니다. ~15세 [1] 이 연구는 공개적으로 사용 가능한 COVID-19 흉부 X선 데이터 세트에 대한 체계적인 평가를 제공하여 잠재적 사용을 결정하고 잠재적인 편견 원인을 평가합니다. [2] 질병의 참신함 때문에 사용 가능한 X선 데이터 세트는 매우 제한적입니다. [3] 극도로 최소한의 감독하에 COVID-19 진단을 배울 수 있습니까? 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 발병 이후 흉부 엑스레이 데이터에서 전문가 수준의 질병 식별을 위한 자동 기술 개발에 박차를 가하고 있다. [4] 우리 연구에서는 두 가지 딥 러닝 모델인 ResNet-50과 AlexNet을 도입하여 여러 소스에서 수집된 X선 데이터 세트를 진단했습니다. [5] 저자는 네트워크를 훈련하고 검증하기 위해 Kaggle이 발표한 RSNA(Radiological Society of North America) Pneumonia Detection Challenge의 X선 데이터 세트를 채택했습니다. [6] 우리는 0의 적색편이에 위치한 단기 감마선 폭발(GRB) 200826A에 대한 Swift의 X선 데이터와 결합된 eMERLIN 망원경의 전파 관측 결과를 제시합니다. [7] X-선 데이터로부터 12시간 후, 첨가 흑연과 분말 혼합물의 기계적 합금이 Al3Mg 준안정 금속간 화합물-79의 두 상을 포함하는 합성물이 합성되었음을 발견했습니다. [8] X-선 데이터는 화합물 1c가 C40H34NOP 분자식을 갖는 삼사정-P1 공간기를 나타내는 것으로 밝혀졌다. [9] 확인되면 이 방향 표시기는 라디오 또는 X선 데이터를 참조하지 않고 개별 퀘이사에 적용할 수 있으며 중간 해상도와 신호 대 신호에 기초하여 평균보다 더 가장자리에 있는 퀘이사를 약 10%–20% 식별할 수 있습니다. -C iv λ 1549 Å 방출 기능을 다루는 노이즈 분광법. [10] DRE-Net을 평가하기 위해 공개적으로 사용 가능한 어깨 임플란트 X선 데이터 세트에 대한 10배 교차 검증에 대한 실험이 실행되었습니다. [11] , 흑인 여성, 3개의 대형 및 다중 소스 흉부 X선 데이터 세트에 걸쳐 지속됩니다. [12] 관찰된 실험적 사실(NMR 데이터, UV 스펙트럼, 색도, X선 데이터)은 계산된 데이터와 좋은 상관관계를 가지고 있습니다. [13] 최근 많은 흉부 X선 데이터 세트가 출시되면서 방사선 보고서 생성에 대한 많은 관심이 촉발되었습니다. [14] 이러한 사례는 임상 사진, X-선 데이터 및 소아 응급 내시경의 가용성에 따라 모니터링을 위해 입원하고 개별적으로 치료할 것을 권장합니다. [15] 특히 X선 데이터 세트 간의 도메인 이동을 고려합니다. [16] 이 논문에서는 152z ≥ 4의 샘플에 대한 균일한 Chandra X-ray 데이터 분석을 제시합니다. [17] 평균(X-선 데이터) 입자 크기가 50nm인 나노 입자도 새로운 구조를 충족할 수 있는 Angstrem 패턴을 갖는 것으로 나타났습니다. [18] 광범위한 실험이 흉부 X선 데이터 세트에서 이루어지며 E-KSVM 모델이 질병을 효과적으로 감지할 수 있는지 확인합니다. [19] 이러한 CAD 도구는 흉부 X-선 데이터 세트에서 훈련된 신경망을 사용하여 흉부 X-선을 정상 또는 폐렴에 감염된 것으로 분류합니다. [20] 제안된 모델의 성능은 흉부 X선 데이터 세트를 사용하여 검증되었습니다. [21] DWT-RNN 모델은 COVID-19 흉부 X선 데이터 세트를 사용하여 검증되었습니다. [22] 본 논문에서는 대규모 X선 데이터베이스에서 유사한 영상을 추출하기 위한 심층 커뮤니티 기반의 자동화된 의료 영상 검색 프레임워크를 제안합니다. [23] 이 작업에서 우리는 이러한 가정을 조사하기 위해 대형 흉부 X선 데이터 세트(CheXpert)에서 16개의 인기 있는 컨볼루션 아키텍처의 전송 성능과 매개변수 효율성을 비교합니다. [24] 5와 14의 X-선 데이터는 두 화합물이 모두 고체 상태에서 키랄임을 나타내었고, 이들의 절대 배열은 R 및 RR로 지정되었습니다. [25] X선 데이터를 이용할 수 있는 3개의 전이 금속(TM) 착물에서 금속 중심 주변의 상호 작용을 분석하기 위해 계산 방법이 사용되었습니다. [26] 성장 및 어닐링 후 재료는 300C의 온도에서 열 안정성을 테스트했으며 x-선 데이터는 이 높은 온도에서도 재료의 열화가 없음을 보여주었습니다. [27] X선 데이터는 슬라이스의 방향 상관 관계가 있는 틸팅과 기둥 내 횡방향 코어-코어 상호 작용이 없음을 확인합니다. [28] 이 연구는 데이터 세트 평가 작업에 모델 평가를 위해 확립된 도구를 채택함으로써 공개적으로 사용 가능한 COVID-19 흉부 X선 데이터 세트에 대한 체계적인 평가를 제공하고, 잠재적 사용을 결정하고, 잠재적인 편견 원인을 평가합니다. [29] 분자 p-CAC, p-CATC 및 m-CATC의 계산된 구조는 실험적 X선 데이터와 일치합니다. [30] 이 연구의 주요 전제는 다음과 같이 요약될 수 있습니다. 1) 6200개 이상의 X선 이미지를 포함하는 벤치마크 X선 데이터 세트, 즉 QaTa-Cov19가 생성됩니다. [31] 맞춤형 컨볼루션 신경망과 다층 퍼셉트론은 Kaggle의 흉부 X선 데이터 세트에 구현되었습니다. [32] 흉부 엑스레이 데이터 세트는 신경망의 테스트 및 훈련에 사용됩니다. [33] 우리는 이러한 영향을 평가하고 X선 데이터에서 추출한 구성의 유효성에 의문을 제기하기 위해 모델을 개발했습니다. [34] 우리는 Suzaku, Chandra 및 NuSTAR 망원경으로 촬영한 장노출 데이터를 사용하여 보관 X선 데이터에서 M87 코어 및 제트의 단기 X선 변동성을 검색했습니다. [35] 우리는 자기권에서 ALP의 변환으로 인한 광자의 에너지 스펙트럼을 계산한 다음 이러한 데이터가 존재하는 8개의 마그네타 세트에 대해 NuSTAR, INTEGRAL 및 XMM-Newton의 하드 X선 데이터와 비교합니다. [36] 자화, 수송 및 싱크로트론 X선 데이터는 강한 자기 변동이 이 현상에 책임이 있음을 시사합니다. [37] eROSITA X-ray 데이터로 542개의 클러스터 후보에 대한 이미징 및 스펙트럼 분석을 수행하고 샘플의 특성을 연구했습니다. [38] 기존의 딥러닝 기술은 일반적으로 GAN(Generative Adversarial Networks)에서 생성된 흉부 X선 데이터의 특징을 학습하여 코로나19 폐렴을 진단합니다. [39] 이 백서는 X선 데이터 세트에서 COVID-19 진단을 위한 효율적인 아키텍처를 소개합니다. [40] Sunyaev-Zel'dovich와 X선 데이터 세트의 조합 덕분에 IDCS J1426이 생성되었습니다. [41] 이 작업에서 우리는 세분화 목적을 위해 UNet에 포함된 특징 추출을 위한 고해상도 네트워크(HRNet)와 함께 사용 가능한 COVID 및 비-COVID X-Ray 데이터 세트를 활용하는 자동화된 COVID-19 분류 방법을 제안했습니다. [42] 이를 위해 우리는 NuSTAR 위성에서 얻은 양질의 하드 X선 데이터와 메가메이저 측정에서 동적으로 제한되는 MBH와 함께 유형 2 AGN 샘플을 활용했습니다. [43] 최적 필터링 또는 주성분 분석과 같은 여러 방법은 이러한 센서의 x-선 데이터를 분석하기 위해 이미 개발되었습니다. [44] X선 데이터는 입방 F 입방 I보다 우선적으로 모든 폴리금속 킬레이트의 입방 P 격자에 정착하는 데 도움이 되었습니다. [45] 우리는 2008년부터 2018년까지 우크라이나 국립 의과대학 로모다노프 신경외과 연구소 척수병리과에 입원한 경추하 외상성 손상 환자 140명의 X선 데이터를 후향적으로 분석했다. . [46] 이 맥락에서 COVID-CXNet 데이터 세트의 Covid-19 데이터와 NIH Chest X-ray 데이터 세트의 Normal 클래스 데이터를 사용하여 다양한 이진 클래스 분류 모델을 훈련합니다. [47] 우리는 적외선(IR) 감지 기능이 있는 은하의 찬드라 X선 데이터를 쌓았지만 X선 감지가 부족하여 연체 및 경질 플럭스를 획득하여 이러한 AGN의 에너지를 측정할 수 있습니다. [48] 3-20keV X선 데이터를 수집하고 통합 스펙트럼 모델을 사용하여 펄서의 회전 위상 통합 스펙트럼에 대한 일관된 분석을 수행합니다. [49]
two publicly available 공개적으로 사용 가능한 두 가지
We implemented a transfer learning pipeline for classifying COVID-19 chest X-ray images from two publicly available chest X-ray datasets 1,2. [1] Results The performance of the proposed hybrid model is evaluated on two publicly available COVID-19 chest X-ray datasets. [2] The performance of the proposed hybrid model is evaluated on two publicly available COVID-19 chest X-ray datasets. [3] The proposed approach was evaluated on two publicly available pneumonia X-ray datasets, provided by Kermany et al. [4]공개적으로 사용 가능한 2개의 흉부 X선 데이터 세트 1,2에서 COVID-19 흉부 X선 이미지를 분류하기 위한 전이 학습 파이프라인을 구현했습니다. [1] 결과 제안된 하이브리드 모델의 성능은 공개적으로 사용 가능한 두 가지 COVID-19 흉부 X선 데이터 세트에서 평가됩니다. [2] nan [3] nan [4]
publicly available chest 공개적으로 사용 가능한 가슴
The release of multiple, large, publicly available chest X-ray datasets in recent years has encouraged research interest and boosted the number of publications. [1] We also gathered images from the publicly available chest x-ray datasets. [2] Although publicly available chest X-ray datasets include high resolution images, most models are trained on reduced size images due to limitations on GPU memory and training time. [3] Our model includes two stages of feature extraction and feature fusion, and is trained on MIMIC-CXR-JPG dataset, currently the largest publicly available chest x-ray dataset, containing 377,110 JPG format images. [4]최근 몇 년 동안 공개적으로 사용 가능한 여러 개의 대규모 흉부 X선 데이터 세트가 출시되면서 연구에 대한 관심이 높아지고 출판물 수가 증가했습니다. [1] 또한 공개적으로 사용 가능한 흉부 x-선 데이터 세트에서 이미지를 수집했습니다. [2] nan [3] nan [4]
large scale chest 대규모 가슴
We evaluated our model on a large-scale chest X-ray dataset. [1] Most of these works first train a Convolutional Neural Network (CNN) on an existing large-scale chest x-ray image dataset and then fine-tune the model on the newly collected COVID-19 chest x-ray dataset, often at a much smaller scale. [2] On two large-scale chest X-ray datasets (NIH ChestX-ray14 and CheXpert), we demonstrate significant localization performance improvements over the current state of the art while also achieving competitive classification performance. [3]우리는 대규모 흉부 X선 데이터 세트에서 모델을 평가했습니다. [1] 이러한 작업의 대부분은 먼저 기존의 대규모 흉부 X선 이미지 데이터 세트에서 CNN(Convolutional Neural Network)을 훈련한 다음 새로 수집된 COVID-19 흉부 X선 데이터 세트에서 종종 훨씬 더 작은 크기로 모델을 미세 조정합니다. 규모. [2] nan [3]
artificial neural network 인공 신경망
So the experimental gamma and X-ray data are trained and tested using artificial neural network (ANN), support vector machine (SVM) and similarity classifiers. [1] Introduction: COVID-19 has become a global pandemic that even the World Health Organization declared in February 2020 Artificial Intelligence (AI) based techniques such as Machine learning (ML) and Deep Learning (DL) techniques may play an essential role in determining patient populations who have COVID-19 The machine learning technique allows the users to imitate artificial intellect as well as to absorb massive amounts of data to detect trends and observations quickly Deep learning constructs networks across layers that build an artificial neural network intelligent enough to understand and making rational decisions concerning COVID-19 diagnosis Objective: The main objective of the research is to accurately detect as well as diagnose the covid-19 patients based on chest images Covid-19 pandemic is spreading rapidly and the testing kits, labs, hospitals, health workers as well as diagnosis are limited Methods: The DL and ML approach helps in explaining the COVID-19 pandemic and resolving it This research mainly utilizes the chest X-ray data set (collected from the USA) for the prediction of Covid-19 patients (confirm, recover, death) Results: The experimental results are showing the accuracy result of CNN method 92 4 % and Random forest method 87 9 % Conclusion: Based on the experimental results we can say the CNN (deep learning) method performs outstanding over Random forest (machine learning) in terms of detection rate % and accuracy % © IJCRR. [2] The quick spread of the Coronavirus Disease (COVID-19) infection around the world considered a real danger for global health The biological structure and symptoms of COVID-19 are similar to other viral chest maladies, which makes it challenging and a big issue to improve approaches for efficient identification of COVID-19 disease In this study, an automatic prediction of COVID-19 identification is proposed to automatically discriminate between healthy and COVID-19 infected subjects in X-ray images using two successful moderns are traditional machine learning methods (e g , artificial neural network (ANN), support vector machine (SVM), linear kernel and radial basis function (RBF), k-nearest neighbor (k-NN), Decision Tree (DT), and CN 2 rule inducer techniques) and deep learning models (e g , MobileNets V2, ResNet50, GoogleNet, DarkNet and Xception) A large X-ray dataset has been created and developed, namely the COVID-19 vs Normal (400 healthy cases, and 400 COVID cases) To the best of our knowledge, it is currently the largest publicly accessible COVID-19 dataset with the largest number of X-ray images of confirmed COVID-19 infection cases Based on the results obtained from the experiments, it can be concluded that all the models performed well, deep learning models had achieved the optimum accuracy of 98 8% in ResNet50 model In comparison, in traditional machine learning techniques, the SVM demonstrated the best result for an accuracy of 95% and RBF accuracy 94% for the prediction of coronavirus disease 2019. [3]따라서 실험적 감마 및 X선 데이터는 인공 신경망(ANN), 지원 벡터 기계(SVM) 및 유사성 분류기를 사용하여 훈련되고 테스트됩니다. [1] 소개: COVID-19는 2020년 2월 세계보건기구(WHO)에서도 기계 학습(ML) 및 딥 러닝(DL) 기술과 같은 인공 지능(AI) 기반 기술이 환자 인구를 결정하는 데 필수적인 역할을 할 수 있다고 선언한 세계적인 대유행이 되었습니다. COVID-19 보유자 머신 러닝 기술을 통해 사용자는 인공 지능을 모방할 뿐만 아니라 방대한 양의 데이터를 흡수하여 추세 및 관찰을 빠르게 감지할 수 있습니다. COVID-19 진단에 관한 결정 목표: 연구의 주요 목적은 가슴 이미지를 기반으로 covid-19 환자를 정확하게 감지하고 진단하는 것입니다. 진단 및 진단이 제한적 방법: DL 및 ML 접근 방식은 COVID-19 범유행을 설명하고 해결하는 데 도움이 됩니다. ing it 본 연구는 코로나19 환자 예측(확정, 회복, 사망)을 위해 흉부 X-ray 데이터 세트(미국에서 수집)를 주로 활용한다. 결과: 실험 결과는 CNN 방식의 정확도 결과를 보여주고 있다 92 4 % and Random Forest 방법 87 9 % 결론: 실험 결과에 따르면 CNN(딥 러닝) 방법이 탐지율 % 및 정확도 % 면에서 랜덤 포레스트(머신 러닝)보다 뛰어난 성능을 발휘한다고 말할 수 있습니다. © IJCRR. [2] nan [3]
data physical examination 데이터 신체 검사
Epidemiological data, physical examination and x-ray data were collected. [1] Epidemiological data, physical examination data and x-ray data were collected. [2] Epidemiological data, physical examination and x-ray data were collected. [3]역학 데이터, 신체 검사 및 엑스레이 데이터를 수집했습니다. [1] 역학 데이터, 신체 검사 데이터 및 엑스레이 데이터를 수집했습니다. [2] nan [3]