論文の概要: Deep Learning COVID-19 Features on CXR using Limited Training Data Sets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.05758v2
• Date: Tue, 5 May 2020 16:07:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 23:08:35.567741
• Title: Deep Learning COVID-19 Features on CXR using Limited Training Data Sets
• Title（参考訳）: 限られたトレーニングデータセットを用いたcxrのディープラーニング新型コロナウイルス機能
• Authors: Yujin Oh, Sangjoon Park, Jong Chul Ye
• Abstract要約: 我々は、比較的少数のトレーニング可能なパラメータで新型コロナウイルスの診断を行うパッチベースの畳み込みニューラルネットワークアプローチを提案する。 実験の結果,本手法は最先端の性能を達成し,臨床的に解釈可能なサリエンシマップを提供することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.45289250518209
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Under the global pandemic of COVID-19, the use of artificial intelligence to analyze chest X-ray (CXR) image for COVID-19 diagnosis and patient triage is becoming important. Unfortunately, due to the emergent nature of the COVID-19 pandemic, a systematic collection of the CXR data set for deep neural network training is difficult. To address this problem, here we propose a patch-based convolutional neural network approach with a relatively small number of trainable parameters for COVID-19 diagnosis. The proposed method is inspired by our statistical analysis of the potential imaging biomarkers of the CXR radiographs. Experimental results show that our method achieves state-of-the-art performance and provides clinically interpretable saliency maps, which are useful for COVID-19 diagnosis and patient triage.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)の世界的なパンデミック下では、胸部X線(CXR)画像を分析するための人工知能の使用が重要になっている。 残念ながら、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックの突発性のため、ディープニューラルネットワークトレーニングのためのCXRデータセットの体系的な収集は難しい。 この問題に対処するために,比較的少数のトレーニング可能なパラメータを用いたパッチベースの畳み込みニューラルネットワークアプローチを提案する。 提案手法はCXRラジオグラフィーの潜在的なイメージングバイオマーカーの統計的解析に着想を得たものである。 以上の結果から,本手法は,新型コロナウイルスの診断や患者トリアージに有用で,臨床的に解釈可能なサリエンシマップを提供する。

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