論文の概要: CoroNet: A deep neural network for detection and diagnosis of COVID-19
from chest x-ray images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.04931v3
- Date: Fri, 12 Jun 2020 07:04:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-14 20:37:14.791886
- Title: CoroNet: A deep neural network for detection and diagnosis of COVID-19
from chest x-ray images
- Title（参考訳）: CoroNet:胸部X線画像からCOVID-19の検出と診断のためのディープニューラルネットワーク
- Authors: Asif Iqbal Khan, Junaid Latief Shah, Mudasir Bhat
- Abstract要約: CoroNetは、胸部X線画像からCOVID-19感染を自動的に検出するDeep Conceptional Neural Networkモデルである。
提案したモデルは全体の89.6%の精度を達成し、新型コロナウイルス患者の精度とリコール率は93%と98.2%である。
- 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: Background and Objective
The novel Coronavirus also called COVID-19 originated in Wuhan, China in
December 2019 and has now spread across the world. It has so far infected
around 1.8 million people and claimed approximately 114,698 lives overall. As
the number of cases are rapidly increasing, most of the countries are facing
shortage of testing kits and resources. The limited quantity of testing kits
and increasing number of daily cases encouraged us to come up with a Deep
Learning model that can aid radiologists and clinicians in detecting COVID-19
cases using chest X-rays.
Methods
In this study, we propose CoroNet, a Deep Convolutional Neural Network model
to automatically detect COVID-19 infection from chest X-ray images. The
proposed model is based on Xception architecture pre-trained on ImageNet
dataset and trained end-to-end on a dataset prepared by collecting COVID-19 and
other chest pneumonia X-ray images from two different publically available
databases.
Results and Conclusion
CoroNet has been trained and tested on the prepared dataset and the
experimental results show that our proposed model achieved an overall accuracy
of 89.6%, and more importantly the precision and recall rate for COVID-19 cases
are 93% and 98.2% for 4-class cases (COVID vs Pneumonia bacterial vs pneumonia
viral vs normal). For 3-class classification (COVID vs Pneumonia vs normal),
the proposed model produced a classification accuracy of 95%. The preliminary
results of this study look promising which can be further improved as more
training data becomes available. Overall, the proposed model substantially
advances the current radiology based methodology and during COVID-19 pandemic,
it can be very helpful tool for clinical practitioners and radiologists to aid
them in diagnosis, quantification and follow-up of COVID-19 cases.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)は2019年12月に中国の武漢で発生し、現在世界中に広まっている。
これまでに約18万人が感染し、全体で約114,698人が死亡した。
ケースの数が急速に増えているため、ほとんどの国ではテストキットやリソースが不足している。
検査キットの限られた量と毎日の患者数の増加は、放射線科医や臨床医が胸部x線を使って新型コロナウイルスの症例を検出するのに役立つ深層学習モデルの開発を促しました。
本研究では,胸部x線画像から新型コロナウイルスの感染を自動的に検出する深層畳み込みニューラルネットワークモデルcoronetを提案する。
提案モデルは、imagenetデータセットで事前トレーニングされたxceptionアーキテクチャと、2つの公開データベースからcovid-19やその他の胸部肺炎x線画像を収集したデータセットでトレーニングされたエンドツーエンドに基づいている。
結果と結論 CoroNetは, 得られたデータセットを用いて訓練および試験を行い, 提案したモデルが全体の89.6%の精度を達成し, さらに, 4種類の症例(肺炎ウイルスと肺炎ウイルスと正常)の精度とリコール率は93%, 98.2%であった。
3つの分類(covid vs pneumonia vs normal)に対して,本モデルでは95%の分類精度を示した。
本研究の予備結果は,より多くのトレーニングデータが利用可能になると,さらに改善できる可能性が示唆されている。
全体として、提案したモデルは現在の放射線学に基づく方法論を大幅に進歩させ、新型コロナウイルスのパンデミックの間、臨床医や放射線技師が診断、定量化、フォローアップに役立てることができる。
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