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초록·키워드
Seamless and efficient diagnosis of pneumonia in children and adults is predominantly very important for the physicians. As pneumonia is a disease which kills around 50000 people each year globally therefore adequate treatment and adequate cure of the particular disease must be made essential for the prevention of the unnecessary deaths.
Conventionally for the detection and diagnosis of pneumonia physicians often use X-rays of chest to promptly and economically diagnose the disease The architecture of convolutional neural network devised in the work performs a thorough analysis on the chest x-rays by identifying the spatial placement of the activations that led to the detection of pneumonia in a chest x-ray. The model developed in the work posed an accuracy of 95.62% with an average precision and recall of 96% and 95% respectively.
Conventionally for the detection and diagnosis of pneumonia physicians often use X-rays of chest to promptly and economically diagnose the disease The architecture of convolutional neural network devised in the work performs a thorough analysis on the chest x-rays by identifying the spatial placement of the activations that led to the detection of pneumonia in a chest x-ray. The model developed in the work posed an accuracy of 95.62% with an average precision and recall of 96% and 95% respectively.
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-004-000919845
