Fugu-MT 論文翻訳(概要): Coronavirus (COVID-19) Classification using CT Images by Machine Learning Methods

論文の概要: Coronavirus (COVID-19) Classification using CT Images by Machine Learning Methods

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.09424v1
Date: Fri, 20 Mar 2020 12:48:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-21 21:48:24.517101
Title: Coronavirus (COVID-19) Classification using CT Images by Machine Learning Methods
Title（参考訳）: 機械学習によるCT画像を用いたコロナウイルス(COVID-19)の分類
Authors: Mucahid Barstugan, Umut Ozkaya, Saban Ozturk
Abstract要約: 腹部CT(CT)画像で検出した。 150枚のCT画像から16x16, 32x32, 48x48, 64x64の大きさのパッチを採取して4つの異なるデータセットが作られた。最適分類精度は99.68%で10倍のクロスバリデーションとGLSZM特徴抽出法が得られた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This study presents early phase detection of Coronavirus (COVID-19), which is named by World Health Organization (WHO), by machine learning methods. The detection process was implemented on abdominal Computed Tomography (CT) images. The expert radiologists detected from CT images that COVID-19 shows different behaviours from other viral pneumonia. Therefore, the clinical experts specify that COV\.ID-19 virus needs to be diagnosed in early phase. For detection of the COVID-19, four different datasets were formed by taking patches sized as 16x16, 32x32, 48x48, 64x64 from 150 CT images. The feature extraction process was applied to patches to increase the classification performance. Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM), Local Directional Pattern (LDP), Grey Level Run Length Matrix (GLRLM), Grey-Level Size Zone Matrix (GLSZM), and Discrete Wavelet Transform (DWT) algorithms were used as feature extraction methods. Support Vector Machines (SVM) classified the extracted features. 2-fold, 5-fold and 10-fold cross-validations were implemented during the classification process. Sensitivity, specificity, accuracy, precision, and F-score metrics were used to evaluate the classification performance. The best classification accuracy was obtained as 99.68% with 10-fold cross-validation and GLSZM feature extraction method.
Abstract（参考訳）: 本研究では,世界保健機関(WHO)が機械学習手法を用いてコロナウイルス(COVID-19)の早期検出を行った。腹部CT(CT)画像で検出した。 CT画像から、新型コロナウイルスが他のウイルス性肺炎と異なる行動を示すことが検出された。したがって、臨床専門家はCOVを規定する。 ID-19ウイルスは早期に診断する必要がある。新型コロナウイルスの検出には、150個のct画像から16x16,32x32,48x48,64x64のパッチを採取し、4つの異なるデータセットを作成した。特徴抽出処理をパッチに適用して分類性能を向上させた。 Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM), Local Directional Pattern (LDP), Grey Level Run Length Matrix (GLRLM), Grey-Level Size Zone Matrix (GLSZM), Discrete Wavelet Transform (DWT)アルゴリズムを特徴抽出法として用いた。 Support Vector Machines (SVM) は抽出した特徴を分類した。 2倍, 5倍, 10倍のクロスバリデーション処理を行った。分類性能の評価には感度,特異性,精度,精度,Fスコアの測定値が用いられた。最適分類精度は99.68%で10倍のクロスバリデーションとGLSZM特徴抽出法が得られた。

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