論文の概要: Coronavirus (COVID-19) Classification using Deep Features Fusion and Ranking Technique

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.03698v1
• Date: Tue, 7 Apr 2020 20:43:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 22:27:20.499476
• Title: Coronavirus (COVID-19) Classification using Deep Features Fusion and Ranking Technique
• Title（参考訳）: Deep Features Fusion and Ranking Technique を用いたコロナウイルス(COVID-19)の分類
• Authors: Umut Ozkaya, Saban Ozturk, Mucahid Barstugan
• Abstract要約: 新型コロナウイルスを早期に検出するために, 深部特徴を融合・ランク付けする手法が提案された。 提案手法は, 98.27%の精度, 98.93%の感度, 97.60%の特異性, 97.63%の精度, 98.28%のF1スコア, 96.54%のマシューズ相関係数(MCC)測定値を示す。
• 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: Coronavirus (COVID-19) emerged towards the end of 2019. World Health Organization (WHO) was identified it as a global epidemic. Consensus occurred in the opinion that using Computerized Tomography (CT) techniques for early diagnosis of pandemic disease gives both fast and accurate results. It was stated by expert radiologists that COVID-19 displays different behaviours in CT images. In this study, a novel method was proposed as fusing and ranking deep features to detect COVID-19 in early phase. 16x16 (Subset-1) and 32x32 (Subset-2) patches were obtained from 150 CT images to generate sub-datasets. Within the scope of the proposed method, 3000 patch images have been labelled as CoVID-19 and No finding for using in training and testing phase. Feature fusion and ranking method have been applied in order to increase the performance of the proposed method. Then, the processed data was classified with a Support Vector Machine (SVM). According to other pre-trained Convolutional Neural Network (CNN) models used in transfer learning, the proposed method shows high performance on Subset-2 with 98.27% accuracy, 98.93% sensitivity, 97.60% specificity, 97.63% precision, 98.28% F1-score and 96.54% Matthews Correlation Coefficient (MCC) metrics.
• Abstract（参考訳）: コロナウイルス(COVID-19)は2019年末に出現した。 世界保健機関(WHO)が世界的な流行と認定した。 パンデミック病の早期診断にCT(Computerized Tomography)技術を用いることで、迅速かつ正確な結果が得られるという意見が一致した。 専門家の放射線科医は、covid-19はct画像で異なる行動を示すと述べた。 本研究では, 早期に新型コロナウイルスを検出するために, 深部特徴を融合, ランク付けする手法を提案する。 16x16 (subset-1) と32x32 (subset-2) のパッチを150のct画像から取得し, サブデータセットを生成する。 提案手法の範囲内では,3000枚のパッチイメージをCoVID-19,No find for use in training and testing phaseとラベル付けしている。 提案手法の性能を向上させるため,特徴融合とランキング手法が適用されている。 その後、処理データをSVM(Support Vector Machine)に分類した。 他の訓練済み畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルによると、提案手法は、98.27%の精度、98.93%の感度、97.60%の特異性、97.63%の精度、98.28%のF1スコア、96.54%のマシューズ相関係数(MCC)メトリクスで、Subset-2上で高い性能を示す。

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