論文の概要: A cascade network for Detecting COVID-19 using chest x-rays
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.01468v1
- Date: Fri, 1 May 2020 09:56:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-07 23:27:52.558768
- Title: A cascade network for Detecting COVID-19 using chest x-rays
- Title（参考訳）: 胸部x線を用いたcovid-19検出のためのカスケードネットワーク
- Authors: Dailin Lv, Wuteng Qi, Yunxiang Li, Lingling Sun, Yaqi Wang
- Abstract要約: コビッド19は肺、心臓、腎臓、脳、その他の重要な臓器を攻撃している。
逆転写-ポリメラーゼ連鎖反応(RT-PCR)によるCovid-19の認識
本稿では,SEME-ResNet50とSEME-DenseNet169を併用したCascade-SEMEnetを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8999666725996974
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The worldwide spread of pneumonia caused by a novel coronavirus poses an
unprecedented challenge to the world's medical resources and prevention and
control measures. Covid-19 attacks not only the lungs, making it difficult to
breathe and life-threatening, but also the heart, kidneys, brain and other
vital organs of the body, with possible sequela. At present, the detection of
COVID-19 needs to be realized by the reverse transcription-polymerase Chain
Reaction (RT-PCR). However, many countries are in the outbreak period of the
epidemic, and the medical resources are very limited. They cannot provide
sufficient numbers of gene sequence detection, and many patients may not be
isolated and treated in time. Given this situation, we researched the
analytical and diagnostic capabilities of deep learning on chest radiographs
and proposed Cascade-SEMEnet which is cascaded with SEME-ResNet50 and
SEME-DenseNet169. The two cascade networks of Cascade - SEMEnet both adopt
large input sizes and SE-Structure and use MoEx and histogram equalization to
enhance the data. We first used SEME-ResNet50 to screen chest X-ray and
diagnosed three classes: normal, bacterial, and viral pneumonia. Then we used
SEME-DenseNet169 for fine-grained classification of viral pneumonia and
determined if it is caused by COVID-19. To exclude the influence of
non-pathological features on the network, we preprocessed the data with U-Net
during the training of SEME-DenseNet169. The results showed that our network
achieved an accuracy of 85.6\% in determining the type of pneumonia infection
and 97.1\% in the fine-grained classification of COVID-19. We used Grad-CAM to
visualize the judgment based on the model and help doctors understand the chest
radiograph while verifying the effectivene.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスの世界的な感染拡大は、世界の医療資源や予防対策に先例のない課題となっている。
新型コロナウイルス(covid-19)は肺だけでなく、呼吸や生命を脅かすのも難しく、心臓、腎臓、脳、その他の生体器官も襲う。
現在、逆転写-ポリメラーゼ連鎖反応(RT-PCR)により、COVID-19の検出が実現する必要がある。
しかし、多くの国が流行の流行期にあり、医療資源は非常に限られている。
十分な数の遺伝子配列を検出できないため、多くの患者は時間内に単離や治療を受けられない。
胸部X線写真における深層学習の分析と診断能力について検討し,SEME-ResNet50とSEME-DenseNet169を併用したCascade-SEMEnetを提案する。
カスケード-SEMEnetの2つのカスケードネットワークは大きな入力サイズとSE構造を採用し、データを強化するためにMoExとヒストグラムの等化を利用する。
胸部X線検査にSEME-ResNet50を用い,正常,細菌,ウイルス性肺炎と診断した。
ウイルス性肺炎の詳細な分類にはSEME-DenseNet169を用いた。
ネットワーク上の非病理学的特徴の影響を排除するため,SEME-DenseNet169のトレーニング中に,U-Netで事前処理を行った。
以上の結果から,本ネットワークは肺炎の型別で85.6\%,細粒度で97.1\%の精度を示した。
我々はGrad-CAMを用いて、モデルに基づいて判断を可視化し、医師が効果を確認しながら胸部X線写真を理解するのを助ける。
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