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Classification of Pneumonia in Chest X-ray Images using Support Vector Machine
http://hdl.handle.net/11316/0002000272
http://hdl.handle.net/11316/0002000272150f8475-9e67-4a12-a863-c4cfddbbcc9d
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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本文（Article） (276 KB)
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| Item type | 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||
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| 公開日 | 2025-03-03 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Classification of Pneumonia in Chest X-ray Images using Support Vector Machine | |||||
| 言語 | en | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | eng | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
| 資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||
| 著者 |
譚, 康融
× 譚, 康融 |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | Pneumonia is a prevalent respiratory infection that can be detected via chest X-ray (CXR) images. This study explores the effectiveness of a Support Vector Machine (SVM) model for classifying pneumonia cases using a publicly available pneumonia image dataset. With a focus on precision, our SVM model achieved a precision rate of approximately 71% on standard PC platform without a GPU. This paper discusses the dataset, model development, results, and potential approaches for improving classification performance in future work. | |||||
| 言語 | en | |||||
| bibliographic_information |
ja : 久留米大学コンピュータジャーナル 巻 39, p. 2-8, 発行日 2025-03 |
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| 出版者 | ||||||
| 出版者 | 久留米大学情報教育センター | |||||
| 言語 | ja | |||||
| item_3_source_id_7 | ||||||
| 収録物識別子タイプ | EISSN | |||||
| 収録物識別子 | 2432-2555 | |||||
| 書誌レコードID（NCID） | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AA11468134 | |||||
