論文の概要: CovidCTNet: An Open-Source Deep Learning Approach to Identify Covid-19 Using CT Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.03059v3
• Date: Sat, 16 May 2020 00:47:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 05:24:46.963243
• Title: CovidCTNet: An Open-Source Deep Learning Approach to Identify Covid-19 Using CT Image
• Title（参考訳）: CovidCTNet:CT画像を用いたCovid-19の同定のためのオープンソースのディープラーニングアプローチ
• Authors: Tahereh Javaheri, Morteza Homayounfar, Zohreh Amoozgar, Reza Reiazi, Fatemeh Homayounieh, Engy Abbas, Azadeh Laali, Amir Reza Radmard, Mohammad Hadi Gharib, Seyed Ali Javad Mousavi, Omid Ghaemi, Rosa Babaei, Hadi Karimi Mobin, Mehdi Hosseinzadeh, Rana Jahanban-Esfahlan, Khaled Seidi, Mannudeep K. Kalra, Guanglan Zhang, L.T. Chitkushev, Benjamin Haibe-Kains, Reza Malekzadeh, Reza Rawassizadeh
• Abstract要約: コロナウイルス病2019(Covid-19)は、治療の選択肢が限られているため、非常に伝染性が高い。 Covid-19の早期かつ正確な診断は、病気の拡散とそれに伴う死亡を減少させるのに不可欠である。 そこで我々は,CT画像検出の精度を高めるために,CovidCTNetというオープンソースのアルゴリズムセットを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9198506350988933
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Coronavirus disease 2019 (Covid-19) is highly contagious with limited treatment options. Early and accurate diagnosis of Covid-19 is crucial in reducing the spread of the disease and its accompanied mortality. Currently, detection by reverse transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR) is the gold standard of outpatient and inpatient detection of Covid-19. RT-PCR is a rapid method, however, its accuracy in detection is only ~70-75%. Another approved strategy is computed tomography (CT) imaging. CT imaging has a much higher sensitivity of ~80-98%, but similar accuracy of 70%. To enhance the accuracy of CT imaging detection, we developed an open-source set of algorithms called CovidCTNet that successfully differentiates Covid-19 from community-acquired pneumonia (CAP) and other lung diseases. CovidCTNet increases the accuracy of CT imaging detection to 90% compared to radiologists (70%). The model is designed to work with heterogeneous and small sample sizes independent of the CT imaging hardware. In order to facilitate the detection of Covid-19 globally and assist radiologists and physicians in the screening process, we are releasing all algorithms and parametric details in an open-source format. Open-source sharing of our CovidCTNet enables developers to rapidly improve and optimize services, while preserving user privacy and data ownership.
• Abstract（参考訳）: コロナウイルス病2019(Covid-19)は、治療の選択肢が限られている。 Covid-19の早期かつ正確な診断は、病気の拡散とそれに伴う死亡を減少させるのに不可欠である。 現在、リバーストランスクリプトゼポリメラーゼ連鎖反応(RT-PCR)による検出は、Covid-19の外来および入院患者のゴールドスタンダードである。 RT-PCRは高速な方法であるが、検出精度は70-75%程度である。 もう1つの承認された戦略はCTイメージングである。 CT画像の感度は80-98%と非常に高いが、同様の精度は70%である。 我々は,CT画像検出の精度を高めるために,CovidCTNetというオープンソースのアルゴリズムを開発し,Covid-19とCAP(Community- Acquired pneumonia)および他の肺疾患との鑑別に成功した。 covidctnetは放射線科医(70%)に比べてct画像検出の精度を90%に向上させる。 このモデルは、CTイメージングハードウェアとは無関係に、異質で小さなサンプルサイズで動作するように設計されている。 新型コロナウイルスの検出をグローバルに促進し,放射線科医や医師のスクリーニングプロセスを支援するため,全アルゴリズムとパラメトリックの詳細をオープンソース形式で公開する。 CovidCTNetのオープンソース共有により、開発者は、ユーザのプライバシとデータのオーナシップを維持しながら、サービスの迅速な改善と最適化が可能になります。

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