論文の概要: Covid-19: Automatic detection from X-Ray images utilizing Transfer Learning with Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.11617v1
• Date: Wed, 25 Mar 2020 20:34:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 03:14:27.946461
• Title: Covid-19: Automatic detection from X-Ray images utilizing Transfer Learning with Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: Covid-19:畳み込みニューラルネットワークを用いたトランスファーラーニングを用いたX線画像の自動検出
• Authors: Ioannis D. Apostolopoulos, Tzani Bessiana
• Abstract要約: 本研究の目的は,最先端の畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャの性能を評価することである。 データは、公開医療レポジトリで利用可能なX線画像から収集された。 転送学習では、Covid-19の検出において全体の97.82%の精度が達成されている。
• 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: In this study, a dataset of X-Ray images from patients with common pneumonia, Covid-19, and normal incidents was utilized for the automatic detection of the Coronavirus. The aim of the study is to evaluate the performance of state-of-the-art Convolutional Neural Network architectures proposed over recent years for medical image classification. Specifically, the procedure called transfer learning was adopted. With transfer learning, the detection of various abnormalities in small medical image datasets is an achievable target, often yielding remarkable results. The dataset utilized in this experiment is a collection of 1427 X-Ray images. 224 images with confirmed Covid-19, 700 images with confirmed common pneumonia, and 504 images of normal conditions are included. The data was collected from the available X-Ray images on public medical repositories. With transfer learning, an overall accuracy of 97.82% in the detection of Covid-19 is achieved.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,コモン肺炎,コビッド19,正常症例のX線画像のデータセットを用いて,コロナウイルスの自動検出を行った。 本研究の目的は,近年の医用画像分類において提案されている畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャの性能を評価することである。 具体的には、転校学習という手順が採用された。 転送学習では、小さな医療画像データセットにおける様々な異常の検出が達成可能な目標であり、しばしば顕著な結果をもたらす。 この実験で使用されるデータセットは、1427のx線画像のコレクションである。 Covid-19が確認された224枚、コモン肺炎が確認された700枚、正常な状態の504枚を含む。 データは、公開医療リポジトリで利用可能なX線画像から収集された。 転送学習では、Covid-19の検出において全体の97.82%の精度が達成されている。

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