Fugu-MT 論文翻訳(概要): COVID-ResNet: A Deep Learning Framework for Screening of COVID19 from Radiographs

論文の概要: COVID-ResNet: A Deep Learning Framework for Screening of COVID19 from Radiographs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.14395v1
Date: Tue, 31 Mar 2020 17:42:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-18 00:49:19.267872
Title: COVID-ResNet: A Deep Learning Framework for Screening of COVID19 from Radiographs
Title（参考訳）: COVID-ResNet: 電波からCOVID19をスクリーニングするディープラーニングフレームワーク
Authors: Muhammad Farooq, Abdul Hafeez
Abstract要約: 新型コロナウイルスと他の肺炎を鑑別するための正確な畳み込みニューラルネットワークフレームワークを提案する。本研究は,モデル性能を向上させるために,トレーニング済みのResNet-50アーキテクチャを微調整する3段階の手法を提案する。このモデルは、新型コロナウイルスの早期スクリーニングに役立ち、医療システムの負担軽減に役立つ。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9798034349981157
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In the last few months, the novel COVID19 pandemic has spread all over the world. Due to its easy transmission, developing techniques to accurately and easily identify the presence of COVID19 and distinguish it from other forms of flu and pneumonia is crucial. Recent research has shown that the chest Xrays of patients suffering from COVID19 depicts certain abnormalities in the radiography. However, those approaches are closed source and not made available to the research community for re-producibility and gaining deeper insight. The goal of this work is to build open source and open access datasets and present an accurate Convolutional Neural Network framework for differentiating COVID19 cases from other pneumonia cases. Our work utilizes state of the art training techniques including progressive resizing, cyclical learning rate finding and discriminative learning rates to training fast and accurate residual neural networks. Using these techniques, we showed the state of the art results on the open-access COVID-19 dataset. This work presents a 3-step technique to fine-tune a pre-trained ResNet-50 architecture to improve model performance and reduce training time. We call it COVIDResNet. This is achieved through progressively re-sizing of input images to 128x128x3, 224x224x3, and 229x229x3 pixels and fine-tuning the network at each stage. This approach along with the automatic learning rate selection enabled us to achieve the state of the art accuracy of 96.23% (on all the classes) on the COVIDx dataset with only 41 epochs. This work presented a computationally efficient and highly accurate model for multi-class classification of three different infection types from along with Normal individuals. This model can help in the early screening of COVID19 cases and help reduce the burden on healthcare systems.
Abstract（参考訳）: ここ数ヶ月、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックが世界中に広がった。感染しやすいため、COVID19の存在を正確にかつ容易に識別し、他の種類のインフルエンザや肺炎と区別する技術を開発することが重要である。最近の研究では、covid-19に苦しむ患者の胸部x線が、x線撮影の異常を示していることが示されている。しかし、これらのアプローチはクローズドソースであり、再生産性や深い洞察を得るために研究コミュニティには利用できない。この研究の目的は、オープンソースのオープンアクセスデータセットを構築し、covid-19患者と他の肺炎患者を区別するための正確な畳み込みニューラルネットワークフレームワークを提供することである。本研究は, 段階的リサイズ化, 循環学習率の探索, 識別学習率などの技術を用いて, 高速かつ正確な残差ニューラルネットワークの学習を行う。これらの手法を用いて、オープンアクセスのCOVID-19データセット上でのアート結果の状態を示した。本研究では,トレーニング済みのResNet-50アーキテクチャを微調整し,モデル性能を改善し,トレーニング時間を短縮する3段階技術を提案する。これをCOVIDResNetと呼ぶ。これは入力画像を128x128x3、224x224x3、229x229x3ピクセルに段階的に再サイズし、各ステージでネットワークを微調整することで達成される。このアプローチは、自動学習率の選択とともに、41のエポックしか持たないCOVIDxデータセット上で、96.23%(すべてのクラスにおいて)の精度を達成できた。本研究は, 3種類の感染型を正常者とともに分類する計算効率が高く, 高精度なモデルを示した。このモデルは、covid-19の早期スクリーニングに役立ち、医療システムの負担を軽減するのに役立つ。

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