Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Light CNN for detecting COVID-19 from CT scans of the chest

論文の概要: A Light CNN for detecting COVID-19 from CT scans of the chest

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12837v1
Date: Fri, 24 Apr 2020 07:58:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-10 03:25:45.983014
Title: A Light CNN for detecting COVID-19 from CT scans of the chest
Title（参考訳）: 胸部CTスキャンからCOVID-19を検出する軽量CNN
Authors: Matteo Polsinelli, Luigi Cinque, Giuseppe Placidi
Abstract要約: OVID-19は世界保健機関(WHO)によってパンデミックと宣言された世界規模の病気である。深層学習は医学画像や畳み込みニューラルネットワーク(CNN)にも広く使われており、CT画像の分類にも使われている。我々は,SqueezeNetのモデルに基づく軽量CNN設計を提案し,新型コロナウイルスのCT画像の効率的な識別を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.088303226909279
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: OVID-19 is a world-wide disease that has been declared as a pandemic by the World Health Organization. Computer Tomography (CT) imaging of the chest seems to be a valid diagnosis tool to detect COVID-19 promptly and to control the spread of the disease. Deep Learning has been extensively used in medical imaging and convolutional neural networks (CNNs) have been also used for classification of CT images. We propose a light CNN design based on the model of the SqueezeNet, for the efficient discrimination of COVID-19 CT images with other CT images (community-acquired pneumonia and/or healthy images). On the tested datasets, the proposed modified SqueezeNet CNN achieved 83.00\% of accuracy, 85.00\% of sensitivity, 81.00\% of specificity, 81.73\% of precision and 0.8333 of F1Score in a very efficient way (7.81 seconds medium-end laptot without GPU acceleration). Besides performance, the average classification time is very competitive with respect to more complex CNN designs, thus allowing its usability also on medium power computers. In the next future we aim at improving the performances of the method along two directions: 1) by increasing the training dataset (as soon as other CT images will be available); 2) by introducing an efficient pre-processing strategy.
Abstract（参考訳）: OVID-19は世界保健機関によってパンデミックと宣言された世界規模の病気である。胸部ct(computer tomography)画像診断は、covid-19を迅速に検出し、疾患の拡散を制御するための有効な診断ツールであると思われる。深層学習は医学画像や畳み込みニューラルネットワーク(CNN)にも広く使われており、CT画像の分類にも使われている。我々は,SqueezeNetのモデルに基づく軽量CNN設計を提案し,他のCT画像(共用性肺炎および/または健康な画像)と新型コロナウイルスCT画像の効率的な識別を行う。テストされたデータセットでは、提案されたSqueezeNet CNNの精度は83.00\%、感度は85.00\%、特異性は81.00\%、精度は81.73\%、F1Scoreの0.8333(GPUアクセラレーションなしで7.81秒)に達した。性能に加えて、平均的な分類時間はより複雑なcnn設計に関して非常に競争力があり、中程度のパワーコンピュータでも利用可能である。将来的には,2方向の手法の性能向上を目指しています。 1) トレーニングデータセットを拡大することで(他のCT画像が利用可能になるとすぐに)。 2) 効率的な前処理戦略を導入する。

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