X Ray Images(엑스레이 이미지)란 무엇입니까?
X Ray Images 엑스레이 이미지 - This article is mainly concerned with COVID‐19 diagnosis from X‐ray images. [1] Herein, we review the recent progress of ML in COVID‐19 detection with a particular focus on ML models using CT and X‐ray images published in high‐ranking journals, including a discussion of the predominant features of medical imaging in patients with COVID‐19. [2] The objective of this research is to develop a convolutional neural network model ‘COVID‐Screen‐Net’ for multi‐class classification of chest X‐ray images into three classes viz. [3] Recent studies have illustrated that artificial neural network models can successfully recognize CIEDs from chest X‐ray images. [4] Two x‐ray images were acquired to correct (XC) and verify (XV) the patient’s position at a couch angle of 0°. [5] One of the most important and common techniques to diagnose pneumonia disease is the X‐ray images. [6] We will also demonstrate the construction of individualized musculoskeletal models from bi‐planar X‐ray images and medical examination. [7] 52% using chest X‐ray images as input. [8] Methods We proposed a Cascade Squeeze‐Excitation and Moment Exchange (Cascade‐SEME) framework that can effectively detect COVID‐19 cases by evaluating the chest x‐ray images, where SE is the structure we designed in the network which has attention mechanism, and ME is a method for image enhancement from feature dimension. [9] In this research article, a deep learning Convolutional Neural Network (CNN) based accurate and efficient ensemble model using deep learning is being proposed with 2161 COVID‐19, 2022 pneumonia, and 5863 normal chest X‐ray images that has been collected from previous publications and other online resources. [10] One potential solution to detecting COVID‐19 rapidly and effectively is by analyzing chest X‐ray images using Deep Learning (DL) models. [11] Using the proposed technique, we successfully obtain X‐ray images, which clearly show cancer masses and microcalcifications. [12] In this paper, we utilized a Convolutional Neural Network (CNN) approach to detect viral pneumonia in x‐ray images using a pretrained AlexNet model thereby adopting a transfer learning approach. [13] This article proposes a novel mammogram enhancement approach using adaptive intuitionistic fuzzy special set (IFSS) with deep convolutional neural network (called MECNNIFS) for visual interpretation of mammography lesions, lumps, and abnormal cells in low‐dose X‐ray images. [14] We only selected the X‐ray images classified in the correct clusters for training. [15] Many studies have proposed diverse diagnostic methods based on deep learning using chest X‐ray images focusing on performance improvement. [16]이 기사는 주로 X-ray 이미지에서 COVID-19 진단에 관한 것입니다. [1] 여기에서 우리는 COVID-19 환자의 의료 영상의 주요 특징에 대한 논의를 포함하여 상위 저널에 게재된 CT 및 X-선 이미지를 사용하는 ML 모델에 특히 중점을 두고 COVID-19 탐지에서 ML의 최근 진행 상황을 검토합니다. 19. [2] 이 연구의 목적은 흉부 X선 영상을 3가지 클래스로 다중 분류하기 위한 합성곱 신경망 모델 'COVID-Screen-Net'을 개발하는 것입니다. [3] 최근 연구에 따르면 인공 신경망 모델은 흉부 X선 영상에서 CIED를 성공적으로 인식할 수 있습니다. [4] 0°의 침상 각도에서 환자의 위치를 교정(XC) 및 확인(XV)하기 위해 두 개의 x-선 이미지가 획득되었습니다. [5] 폐렴을 진단하는 가장 중요하고 일반적인 기술 중 하나는 X선 영상입니다. [6] 우리는 또한 이중 평면 X선 영상과 건강 검진에서 개별화된 근골격 모델의 구성을 시연할 것입니다. [7] 52%는 흉부 X선 영상을 입력으로 사용합니다. [8] 방법 우리는 흉부 X선 영상을 평가하여 COVID-19 사례를 효과적으로 감지할 수 있는 Cascade Squeeze-Excitation and Moment Exchange(Cascade-SEME) 프레임워크를 제안했습니다. 여기서 SE는 주의 메커니즘이 있는 네트워크에서 설계한 구조이며, ME는 기능 차원에서 이미지 향상을 위한 방법입니다. [9] 본 논문에서는 기존 논문에서 수집한 2161개의 코로나19, 2022년 폐렴 및 5863개의 정상 흉부 X선 영상을 이용하여 딥러닝을 이용한 정확하고 효율적인 딥러닝 CNN(Convolutional Neural Network) 기반 앙상블 모델을 제안한다. 및 기타 온라인 리소스. [10] COVID-19를 빠르고 효과적으로 감지하는 한 가지 잠재적인 솔루션은 딥 러닝(DL) 모델을 사용하여 흉부 X선 이미지를 분석하는 것입니다. [11] 제안된 기술을 사용하여 암 종괴와 미세석회화를 명확하게 보여주는 X선 이미지를 성공적으로 획득했습니다. [12] 이 논문에서 우리는 사전 훈련된 AlexNet 모델을 사용하여 x-ray 이미지에서 바이러스성 폐렴을 감지하기 위해 CNN(Convolutional Neural Network) 접근 방식을 활용하여 전이 학습 접근 방식을 채택했습니다. [13] 이 논문은 저선량 X선 영상에서 유방 조영술 병변, 덩어리 및 비정상 세포의 시각적 해석을 위해 깊은 길쌈 신경망(MECNNIFS라고 함)이 있는 IFSS(Adaptive Intuitionistic Fuzzy Special Set)를 사용하는 새로운 유방 조영술 향상 접근법을 제안합니다. [14] 훈련을 위해 올바른 클러스터로 분류된 X선 이미지만 선택했습니다. [15] 많은 연구에서 성능 향상에 초점을 맞춘 흉부 X선 영상을 이용한 딥 러닝 기반의 다양한 진단 방법을 제안하고 있습니다. [16]