fieldid E-Thesis & Research สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น
สืบค้น:

เขตข้อมูล ข้อมูล
บทคัดย่อ
การคัดแยกโรคปอดบวมโดยใช้ Deep Learning : งานวิจัยนี้นำเสนอโมเดลลูกผสมระหว่าง Convolutional Neural Network (CNN) และ Generative Adversarial Network (GAN) เพื่อวินิจฉัยโรคปอดบวมจากภาพเอกซเรย์ทรวงอก โดยใช้ ภาพขนาด 80,000 ภาพ พร้อมเพิ่มข้อมูลด้วยภาพสังเคราะห์จาก GAN เพื่อแก้ปัญหาข้อมูลไม่สมดุล ผล การทดลองแสดงว่าโมเดลที่พัฒนามีความแม่นยำสูงถึง 95% และมีค่าพื้นที่ใต้โค้ง ROC (AUC) เท่ากับ 0.93 แสดงถึงความสามารถในการจำแนกโรคได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ผู้แต่ง
ภาสวิชญ์ มูลกัน
ประเภทสิ่งพิมพ์
วิทยานิพนธ์ (MET) 2024
เลขหน้า
47
หัวเรื่อง
สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น.สาขาวิชาเทคโนโลยีวิศวกรรม--วิทยานิพนธ์
หัวเรื่อง
เทคโนโลยีวิศวกรรม--วิทยานิพนธ์
เอกสารฉบับเต็ม
Download full text