論文の概要: Deep Learning on Chest X-ray Images to Detect and Evaluate Pneumonia
Cases at the Era of COVID-19
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.03399v1
- Date: Sun, 5 Apr 2020 21:30:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-16 12:34:56.238292
- Title: Deep Learning on Chest X-ray Images to Detect and Evaluate Pneumonia
Cases at the Era of COVID-19
- Title（参考訳）: 胸部x線画像の深部学習によるcovid-19時代の肺炎の検出と評価
- Authors: Karim Hammoudi and Halim Benhabiles and Mahmoud Melkemi and Fadi
Dornaika and Ignacio Arganda-Carreras and Dominique Collard and Arnaud
Scherpereel
- Abstract要約: コロナウイルス病2019(COVID-19)は、インフルエンザに似た最初の症状を持つ感染症である。
本稿では,胸部X線画像の自動解析のためのディープラーニング手法について検討する。
深層学習モデルは肺炎、特にウイルス感染症を検出するために提案されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.693391992808685
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is an infectious disease with first
symptoms similar to the flu. COVID-19 appeared first in China and very quickly
spreads to the rest of the world, causing then the 2019-20 coronavirus
pandemic. In many cases, this disease causes pneumonia. Since pulmonary
infections can be observed through radiography images, this paper investigates
deep learning methods for automatically analyzing query chest X-ray images with
the hope to bring precision tools to health professionals towards screening the
COVID-19 and diagnosing confirmed patients. In this context, training datasets,
deep learning architectures and analysis strategies have been experimented from
publicly open sets of chest X-ray images. Tailored deep learning models are
proposed to detect pneumonia infection cases, notably viral cases. It is
assumed that viral pneumonia cases detected during an epidemic COVID-19 context
have a high probability to presume COVID-19 infections. Moreover, easy-to-apply
health indicators are proposed for estimating infection status and predicting
patient status from the detected pneumonia cases. Experimental results show
possibilities of training deep learning models over publicly open sets of chest
X-ray images towards screening viral pneumonia. Chest X-ray test images of
COVID-19 infected patients are successfully diagnosed through detection models
retained for their performances. The efficiency of proposed health indicators
is highlighted through simulated scenarios of patients presenting infections
and health problems by combining real and synthetic health data.
- Abstract（参考訳）: コロナウイルス病2019(COVID-19)は、インフルエンザに似た最初の症状を持つ感染症である。
新型コロナウイルス(COVID-19)が中国で最初に出現し、世界中に急速に広まり、2019-20年の新型コロナウイルスのパンデミックを引き起こした。
多くの場合、この病気は肺炎を引き起こす。
胸部X線画像を自動的に解析する深層学習手法を,放射線画像から肺感染症を観察できるため,医療従事者に対して,新型コロナウイルスのスクリーニングや診断を行うための精密ツールの提供を期待して検討した。
この文脈では、トレーニングデータセット、ディープラーニングアーキテクチャ、分析戦略が、胸部X線画像の公開セットから実験されている。
肺炎感染症、特にウイルス感染症を検出するために、テーラー深層学習モデルが提案されている。
新型コロナウイルス感染状況で検出されたウイルス性肺炎患者は、新型コロナウイルス感染を予想する確率が高いと推定されている。
また, 感染状況の予測と肺炎症例からの患者状態の予測に簡便な健康指標が提案されている。
実験の結果, オープンな胸部X線画像を用いた深層学習モデルによるウイルス性肺炎のスクリーニングの可能性が確認された。
感染した患者の胸部x線検査画像は、検査結果が保持された検出モデルによって診断される。
提案した健康指標の効率性は、実際の健康データと合成健康データを組み合わせることで、感染症や健康問題を示す患者のシミュレーションシナリオを通して強調される。
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