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新型コロナウイルス感染症の検出にディープラーニングを利用する模索

新型コロナウイルス感染症の検出にディープラーニングを利用する模索。データをかさ増しするデータ・オーギュメンテーション(data-augmentation)モデルを使い、深層学習を底上げ。畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network、CNN)、深層学習モデルに基づいた畳み込み長短期記憶ネットワーク(Convolutional Long Short-Term Memory、ConvLSTM)により新型コロナウイルス感染症の検出精度を向上させる。検出精度の平均的な増加は4%から11%に増加。2020年7月エジプト、サウジアラビア、日本、中国研究。日本は東京工業大学

Sedik A, Iliyasu AM, Abd El-Rahiem B, et al. Deploying Machine and Deep Learning Models for Efficient Data-Augmented Detection of COVID-19 Infections. Viruses. 2020;12(7):E769. Published 2020 Jul 16. doi:10.3390/v12070769

新型コロナウイルス感染症

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