Tuberculosis and Pneumonia Detection Using CNN
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence, particularly machine learning, is revolutionizing numerous fields by either supplementing or replacing human efforts, leading to enhanced efficiency and autonomy in systems. Healthcare stands as a notable domain ripe for collaboration with AI and machine learning, offering smoother and more efficient operations. In the context of the modern era, characterized by a scarcity of quality radiologists, the demand for AI-driven solutions in chest X-ray-based disease detection has become increasingly imperative. The subject of this paper is the classification of two major chest diseases, Pneumonia and Tuberculosis, through the implementation of advanced neural network architectures, specifically VGG19 and Convolutional Neural Network (CNN). The system provides diagnostic opinions to users, aiding medical professionals in making prompt and informed decisions about the presence of diseases. In comparison to prior research, this proposed model showcases the capability to detect two types of abnormalities, accurately discerning whether an X-ray is normal or exhibits abnormalities associated with pneumonia and tuberculosis. The VGG19-based CNN achieves remarkable accuracy of 96.87% for Pneumonia and 99.52% for Tuberculosis, surpassing previous models. This advancement underscores the potential of leveraging state-of-the-art neural network architectures for precise and efficient disease classification, addressing the critical need for accurate diagnostic tools in the medical field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».