肺疾患予測のためのVGG16、RESNET50、およびCNNモデルの比較分析：ディープラーニングアプローチ

概要：医療画像分析におけるディープラーニング手法の利用は、疾患の検出と診断の向上に期待が寄せられています。本研究では、肺炎およびCOVID-19の胸部X線画像からの検出に特化したカスタムCNNモデルを含む、広く認識されている3つの畳み込みニューラルネットワーク（CNN）アーキテクチャ、VGG16、ResNet50の詳細な比較分析を行いました。転移学習技術と厳密にキュレーションされたデータセットを活用し、モデルの呼吸器疾患を正確に特定する性能を評価しました。調査には、肺炎およびCOVID-19に注釈付きの2つの公開データセット、ChestX-ray14データセットとNIH胸部X線データセットを使用しました。モデルのトレーニングの前に、最適なデータ品質と一貫性を確保するための徹底的な前処理を行いました。厳密な実験を通じて、疾患検出におけるモデルの精度、感度、および特異度を評価しました。結果は、疾患カテゴリ間のモデル性能に微妙な違いがあることを示しました。VGG16は肺炎検出において堅牢な精度を示した一方、ResNet50はCOVID-19ケースの特定において感度と特異度が向上しました。両方のアーキテクチャの洞察を活かした私たちのカスタムCNNモデルは競争力のある性能を示し、最適な診断結果のための特化モデル設計の重要性を強調しました。包括的な分析と議論を通じて、計算効率性、解釈可能性、一般化可能性などの要因を考慮しながら、各モデルの長所と限界を明らかにしました。私たちの発見は、ディープラーニングに基づく診断ツールが医療専門家の迅速かつ正確な疾患診断を支援する可能性を強調しています。