基于 CNN 的预训练模型在猴痘检测与预测中的比较分析
计算机视觉与模式识别
2023-02-22 v1 人工智能
机器学习
摘要
猴痘是一种罕见疾病，在新冠 (convi-19) 大流行后引起了医学专家的关注。其令人担忧之处在于，猴痘因症状与水痘和麻疹相似而难以早期诊断。此外，由于这是一种罕见病症，医疗专业人员之间存在知识缺口。因此，迫切需要一种新技术在个体病毒感染早期阶段对抗并预测该疾病。本研究采用多种基于 CNN 的预训练模型进行分类，包括 VGG-16、VGG-19、Restnet50、Inception-V3、Densnet、Xception、MobileNetV2、Alexnet、Lenet 以及多数投票法。本研究合并了多个数据集，如猴痘与水痘、猴痘与麻疹、猴痘与正常、以及猴痘与所有疾病。多数投票法在猴痘与水痘中达到 97%，Xception 在猴痘对麻疹中取得 79%，MobileNetV2 在猴痘与正常中得分 96%，Lenet 在猴痘与所有疾病中表现 80%。
引用
@article{arxiv.2302.10277,
title = {A Comparative Analysis of CNN-Based Pretrained Models for the Detection and Prediction of Monkeypox},
author = {Sourav Saha and Trina Chakraborty and Rejwan Bin Sulaiman and Tithi Paul},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.10277},
year = {2023}
}