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肺炎検出プロジェクト
医療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ます。特にアルゴリズムは胸部のレントゲン写真上に肺炎にかかる部分を自動的に検出されます。 データセットは約23,124枚の画像で、そのうちバリデーションの画像が2,560枚となります。本システムの問題を解決するために、我々はアルゴリズムの精度を向上させるためのresblockの強化に伴い、独自のU-Netを構築します。他のデータセット（1000枚の画像）で試験した結果は非常に ポジティブです（f2スコア 〜0.2）。
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