Fugu-MT 論文翻訳(概要): Radiologist-Level COVID-19 Detection Using CT Scans with Detail-Oriented Capsule Networks

論文の概要: Radiologist-Level COVID-19 Detection Using CT Scans with Detail-Oriented Capsule Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.07407v1
Date: Thu, 16 Apr 2020 00:48:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-12 21:29:37.038672
Title: Radiologist-Level COVID-19 Detection Using CT Scans with Detail-Oriented Capsule Networks
Title（参考訳）: ディテール指向カプセルネットワークを用いたctスキャンを用いた放射線科医レベルのcovid-19検出
Authors: Aryan Mobiny, Pietro Antonio Cicalese, Samira Zare, Pengyu Yuan, Mohammadsajad Abavisani, Carol C. Wu, Jitesh Ahuja, Patricia M. de Groot, Hien Van Nguyen
Abstract要約: 我々はDetail-Oriented Capsule Networks (DECAPS) を提案する。我々のネットワークは、分類精度を高めるためのいくつかのアーキテクチャの改善とCapsule Networksの強みを組み合わせる。 ROC曲線では,84.3%の精度,91.5%のリコール,96.1%の領域が達成され,最先端の手法よりも優れていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.435530400792993
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Radiographic images offer an alternative method for the rapid screening and monitoring of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) patients. This approach is limited by the shortage of radiology experts who can provide a timely interpretation of these images. Motivated by this challenge, our paper proposes a novel learning architecture, called Detail-Oriented Capsule Networks (DECAPS), for the automatic diagnosis of COVID-19 from Computed Tomography (CT) scans. Our network combines the strength of Capsule Networks with several architecture improvements meant to boost classification accuracies. First, DECAPS uses an Inverted Dynamic Routing mechanism which increases model stability by preventing the passage of information from non-descriptive regions. Second, DECAPS employs a Peekaboo training procedure which uses a two-stage patch crop and drop strategy to encourage the network to generate activation maps for every target concept. The network then uses the activation maps to focus on regions of interest and combines both coarse and fine-grained representations of the data. Finally, we use a data augmentation method based on conditional generative adversarial networks to deal with the issue of data scarcity. Our model achieves 84.3% precision, 91.5% recall, and 96.1% area under the ROC curve, significantly outperforming state-of-the-art methods. We compare the performance of the DECAPS model with three experienced, well-trained thoracic radiologists and show that the architecture significantly outperforms them. While further studies on larger datasets are required to confirm this finding, our results imply that architectures like DECAPS can be used to assist radiologists in the CT scan mediated diagnosis of COVID-19.
Abstract（参考訳）: 放射線画像は、コロナウイルス病2019(COVID-19)患者の迅速スクリーニングとモニタリングのための代替手段を提供する。このアプローチは、これらの画像をタイムリーに解釈できる放射線専門家の不足によって制限されている。そこで本研究では,ctスキャンによるcovid-19自動診断のための,ディテール指向カプセルネットワーク(decaps)と呼ばれる新しい学習アーキテクチャを提案する。我々のネットワークは、分類精度を高めるためのいくつかのアーキテクチャの改善とCapsule Networksの強みを組み合わせる。第一に、DECAPSは非記述領域からの情報の通過を防止し、モデルの安定性を向上させる反転動的ルーティング機構を使用する。第二に、DECAPSは2段階のパッチ作物とドロップ戦略を使用して、ターゲットのコンセプト毎にアクティベーションマップを生成するようにネットワークを奨励するPeekabooトレーニング手順を採用している。ネットワークはアクティベーションマップを使用して、関心のある領域に集中し、データの粗い表現と細かい表現を組み合わせる。最後に,データ不足問題に対処するために,条件付き生成逆数ネットワークに基づくデータ拡張手法を提案する。このモデルは84.3%の精度、91.5%のリコール、96.1%のroc曲線下領域を達成した。我々は, DECAPSモデルの性能を経験豊富な3人の胸部放射線科医と比較し, その構造がそれより優れていることを示す。この発見を裏付けるためには、より大きなデータセットのさらなる研究が必要であるが、DreCAPSのようなアーキテクチャを用いて、CTスキャンによる新型コロナウイルスの診断を支援することが示唆されている。

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