論文の概要: COVIDX-Net: A Framework of Deep Learning Classifiers to Diagnose
COVID-19 in X-Ray Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.11055v1
- Date: Tue, 24 Mar 2020 18:21:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-20 08:49:22.742784
- Title: COVIDX-Net: A Framework of Deep Learning Classifiers to Diagnose
COVID-19 in X-Ray Images
- Title（参考訳）: covidx-net:x線画像によるcovid-19診断のためのディープラーニング分類器のフレームワーク
- Authors: Ezz El-Din Hemdan, Marwa A. Shouman and Mohamed Esmail Karar
- Abstract要約: 2019年の新型コロナウイルス(COVID-19)は、2019年末に中国の武漢市で新型肺炎として発見された。
本稿の目的は、放射線科医がX線画像中のCOVID-19を自動的に診断するのを支援するための新しいディープラーニングフレームワーク、すなわちCOVIDX-Netを導入することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.312968200748116
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Background and Purpose: Coronaviruses (CoV) are perilous viruses that may
cause Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS-CoV), Middle East Respiratory
Syndrome (MERS-CoV). The novel 2019 Coronavirus disease (COVID-19) was
discovered as a novel disease pneumonia in the city of Wuhan, China at the end
of 2019. Now, it becomes a Coronavirus outbreak around the world, the number of
infected people and deaths are increasing rapidly every day according to the
updated reports of the World Health Organization (WHO). Therefore, the aim of
this article is to introduce a new deep learning framework; namely COVIDX-Net
to assist radiologists to automatically diagnose COVID-19 in X-ray images.
Materials and Methods: Due to the lack of public COVID-19 datasets, the study
is validated on 50 Chest X-ray images with 25 confirmed positive COVID-19
cases. The COVIDX-Net includes seven different architectures of deep
convolutional neural network models, such as modified Visual Geometry Group
Network (VGG19) and the second version of Google MobileNet. Each deep neural
network model is able to analyze the normalized intensities of the X-ray image
to classify the patient status either negative or positive COVID-19 case.
Results: Experiments and evaluation of the COVIDX-Net have been successfully
done based on 80-20% of X-ray images for the model training and testing phases,
respectively. The VGG19 and Dense Convolutional Network (DenseNet) models
showed a good and similar performance of automated COVID-19 classification with
f1-scores of 0.89 and 0.91 for normal and COVID-19, respectively. Conclusions:
This study demonstrated the useful application of deep learning models to
classify COVID-19 in X-ray images based on the proposed COVIDX-Net framework.
Clinical studies are the next milestone of this research work.
- Abstract（参考訳）: 背景と目的:コロナウイルス(CoV)は重症急性呼吸症候群(SARS-CoV)、中東呼吸症候群(MERS-CoV)を引き起こすウイルスである。
2019年の新型コロナウイルス(COVID-19)は、2019年末に中国の武漢市で新型肺炎として発見された。
世界保健機関(WHO)の報告によると、新型コロナウイルスの感染が世界中に広がり、感染者や死亡者数は毎日急増している。
そこで本稿では,X線画像における新型コロナウイルスの診断を支援するための新しいディープラーニングフレームワークであるCOVIDX-Netを導入することを目的とする。
材料と方法: 公式のCOVID-19データセットが不足しているため、この研究はChest X線画像50枚で実証され、陽性が25件確認された。
COVIDX-Netには、Visual Geometry Group Network (VGG19)やGoogle MobileNetの第2バージョンなど、深い畳み込みニューラルネットワークモデルの7つの異なるアーキテクチャが含まれている。
各深層ニューラルネットワークモデルは、x線画像の正規化強度を分析し、患者ステータスを陰性または陽性のcovid-19症例に分類することができる。
結果: モデルトレーニングとテストフェーズの80～20%のX線画像に基づいて, COVIDX-Netの実験と評価が成功している。
VGG19とDense Convolutional Network(DenseNet)モデルでは、それぞれ0.89と0.91のf1スコアを持つ自動化新型コロナウイルスの分類が良好で類似した性能を示した。
結論:本研究は、提案したCOVIDX-Netフレームワークに基づいて、X線画像中のCOVID-19を分類するためのディープラーニングモデルの有用性を実証した。
この研究の次のマイルストーンは臨床研究である。
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