ドメイン
人工知能・機械学習・ディープラーニング
概要
肺炎検出プロジェクトとは、医用画像における肺炎の視覚的信号を検出するためのアルゴリズムを作ることを目的としています。
このアルゴリズムは胸部X線写真上に肺炎にかかる部分を自動的に検出します。
データセットは約23,124個の画像であり、そのうちバリデーションの画像が2,560個のものとなります。本プロジェクトの問題を解決するために、アルゴリズムの精度を向上させるためのresblockの強化を伴い、独自のU-Netを構築します。
他のデータセット（1000個の画像）で試験した結果は非常に ポジティブです（f2スコア 〜0.2）。
試験結果
バリデーションデータセットのアウトプットサンプル
•赤：予測結果（肺炎）
•青：True（ラベルは手動）