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: 翻訳完了
• 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
• 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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