論文の概要: Detection of Covid-19 From Chest X-ray Images Using Artificial
Intelligence: An Early Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.05436v1
- Date: Sat, 11 Apr 2020 16:15:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-12-14 12:41:13.188935
- Title: Detection of Covid-19 From Chest X-ray Images Using Artificial
Intelligence: An Early Review
- Title（参考訳）: 人工知能を用いた胸部X線画像からのCovid-19の検出
- Authors: Muhammad Ilyas, Hina Rehman and Amine Nait-ali
- Abstract要約: 新型コロナウイルスの感染者は、米国、イタリア、中国、スペイン、イラン、フランスが最大で196カ国となっている。
接触によるウイルスの移動を防止するため、自動検出システムの開発が義務付けられている。
ResNet、Inception、Googlenetなど、新型コロナウイルスを検出するために、いくつかのディープラーニングアーキテクチャがデプロイされている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0079490585515343
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In 2019, the entire world is facing a situation of health emergency due to a
newly emerged coronavirus (COVID-19). Almost 196 countries are affected by
covid-19, while USA, Italy, China, Spain, Iran, and France have the maximum
active cases of COVID-19. The issues, medical and healthcare departments are
facing in delay of detecting the COVID-19. Several artificial intelligence
based system are designed for the automatic detection of COVID-19 using chest
x-rays. In this article we will discuss the different approaches used for the
detection of COVID-19 and the challenges we are facing. It is mandatory to
develop an automatic detection system to prevent the transfer of the virus
through contact. Several deep learning architecture are deployed for the
detection of COVID-19 such as ResNet, Inception, Googlenet etc. All these
approaches are detecting the subjects suffering with pneumonia while its hard
to decide whether the pneumonia is caused by COVID-19 or due to any other
bacterial or fungal attack.
- Abstract（参考訳）: 2019年、新型コロナウイルス(COVID-19)の影響で世界中が健康上の緊急事態に直面している。
米国、イタリア、中国、スペイン、イラン、フランスなど196か国がcovid-19に感染している。
医療・医療部門は新型コロナウイルス(covid-19)検出の遅れに直面している。
いくつかの人工知能ベースのシステムは、胸部X線を用いた新型コロナウイルスの自動検出のために設計されている。
本稿では、COVID-19の検出に使用するさまざまなアプローチと、直面している課題について論じる。
接触によるウイルスの移動を防止するため、自動検出システムの開発が義務付けられている。
resnet、inception、googlenetなど、covid-19の検出には、いくつかのディープラーニングアーキテクチャがデプロイされている。
これらのアプローチはすべて、肺炎に苦しむ患者を検知する一方で、肺炎が新型コロナウイルスによって引き起こされるか、他の細菌や真菌による攻撃によって引き起こされるかを決定することが難しい。
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