論文の概要: Automatic Detection of Coronavirus Disease (COVID-19) Using X-ray Images
and Deep Convolutional Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.10849v3
- Date: Mon, 5 Oct 2020 08:29:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-20 08:50:50.526681
- Title: Automatic Detection of Coronavirus Disease (COVID-19) Using X-ray Images
and Deep Convolutional Neural Networks
- Title（参考訳）: X線画像と深部畳み込みニューラルネットワークを用いたコロナウイルス病(COVID-19)の自動検出
- Authors: Ali Narin, Ceren Kaya, Ziynet Pamuk
- Abstract要約: 中国発祥の新型コロナウイルス(COVID-19)は、他国に住む人々の間で急速に広まっている。
新型コロナウイルス(COVID-19)検査キットは毎日増えているため、病院では限られている。
5つの事前訓練された畳み込みニューラルネットワークに基づくモデルが、胸部X線写真を用いた新型コロナウイルス感染者の検出のために提案されている。
- 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: The 2019 novel coronavirus disease (COVID-19), with a starting point in
China, has spread rapidly among people living in other countries, and is
approaching approximately 34,986,502 cases worldwide according to the
statistics of European Centre for Disease Prevention and Control. There are a
limited number of COVID-19 test kits available in hospitals due to the
increasing cases daily. Therefore, it is necessary to implement an automatic
detection system as a quick alternative diagnosis option to prevent COVID-19
spreading among people. In this study, five pre-trained convolutional neural
network based models (ResNet50, ResNet101, ResNet152, InceptionV3 and
Inception-ResNetV2) have been proposed for the detection of coronavirus
pneumonia infected patient using chest X-ray radiographs. We have implemented
three different binary classifications with four classes (COVID-19, normal
(healthy), viral pneumonia and bacterial pneumonia) by using 5-fold cross
validation. Considering the performance results obtained, it has seen that the
pre-trained ResNet50 model provides the highest classification performance
(96.1% accuracy for Dataset-1, 99.5% accuracy for Dataset-2 and 99.7% accuracy
for Dataset-3) among other four used models.
- Abstract（参考訳）: 欧州疾病予防管理センターの統計によると、2019年の新型コロナウイルス感染症(COVID-19)は中国に始まり、他国で急速に拡大しており、世界中で約34,986,502人の患者に近づきつつある。
新型コロナウイルス(COVID-19)検査キットは毎日増えているため、病院では限られている。
したがって、新型コロナウイルスの感染拡大を防ぐために、迅速な代替診断オプションとして自動検出システムを実装する必要がある。
本研究では, 胸部X線写真を用いた肺炎患者検出のために, 事前訓練した5つの畳み込みニューラルネットワークモデル(ResNet50, ResNet101, ResNet152, InceptionV3, Inception-ResNetV2)を提案する。
5倍のクロス・バリデーションを用いて,4つのクラス(covid-19, normal (healthy), virus pneumonia, bacterium pneumonia)の3つの分類を行った。
得られた結果を踏まえると、事前訓練されたResNet50モデルは最も高い分類性能(Dataset-1の96.1%の精度、Dataset-2の99.5%の精度、Dataset-3の99.7%の精度)を提供する。
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