論文の概要: Convolutional Sparse Support Estimator Based Covid-19 Recognition from
X-ray Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.04014v1
- Date: Fri, 8 May 2020 13:11:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-05 12:35:28.043883
- Title: Convolutional Sparse Support Estimator Based Covid-19 Recognition from
X-ray Images
- Title（参考訳）: 畳み込みスパース支援推定器を用いたX線画像からのCovid-19認識
- Authors: Mehmet Yamac, Mete Ahishali, Aysen Degerli, Serkan Kiranyaz, Muhammad
E. H. Chowdhury, Moncef Gabbouj
- Abstract要約: コロナウイルス(Covid-19)は、2019年12月に視認されて以来、世界中の主要な議題となっている。
X線イメージングは、Covid-19の診断に大きな可能性を持つ、一般的で容易にアクセスできるツールである。
この領域における最近の研究は、トレーニングに利用可能な限られたデータセットのため、あまり満足できない結果を生み出した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.579399360004786
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Coronavirus disease (Covid-19) has been the main agenda of the whole world
since it came in sight in December 2019. It has already caused thousands of
causalities and infected several millions worldwide. Any technological tool
that can be provided to healthcare practitioners to save time, effort, and
possibly lives has crucial importance. The main tools practitioners currently
use to diagnose Covid-19 are Reverse Transcription-Polymerase Chain reaction
(RT-PCR) and Computed Tomography (CT), which require significant time,
resources and acknowledged experts. X-ray imaging is a common and easily
accessible tool that has great potential for Covid-19 diagnosis. In this study,
we propose a novel approach for Covid-19 recognition from chest X-ray images.
Despite the importance of the problem, recent studies in this domain produced
not so satisfactory results due to the limited datasets available for training.
Recall that Deep Learning techniques can generally provide state-of-the-art
performance in many classification tasks when trained properly over large
datasets, such data scarcity can be a crucial obstacle when using them for
Covid-19 detection. Alternative approaches such as representation-based
classification (collaborative or sparse representation) might provide
satisfactory performance with limited size datasets, but they generally fall
short in performance or speed compared to Machine Learning methods. To address
this deficiency, Convolution Support Estimation Network (CSEN) has recently
been proposed as a bridge between model-based and Deep Learning approaches by
providing a non-iterative real-time mapping from query sample to ideally sparse
representation coefficient' support, which is critical information for class
decision in representation based techniques.
- Abstract（参考訳）: コロナウイルス(Covid-19)は、2019年12月の発見以来、世界中の主要な課題となっている。
すでに何千もの因果関係を起こし、世界中で数百万人が感染している。
時間、労力、そしておそらく命を救うために医療従事者に提供されるあらゆる技術的ツールが重要である。
Covid-19の診断に使用されている主なツールは、RT-PCR(Reverse Transcription-Polymerase Chain reaction)とCT(Computed Tomography)である。
X線イメージングは、Covid-19の診断に大きな可能性を持つ一般的かつ容易にアクセスできるツールである。
本研究では,胸部X線画像からCovid-19を認識するための新しいアプローチを提案する。
問題の重要性にもかかわらず、この領域における最近の研究は、トレーニングに利用可能な限られたデータセットのため、あまり満足できない結果を生み出した。
ディープラーニングのテクニックは、大規模なデータセット上で適切にトレーニングされた場合、多くの分類タスクにおいて、一般的に最先端のパフォーマンスを提供することができる。
表現ベースの分類 (collaborative あるいは sparse representation) のような別のアプローチは、限られたサイズのデータセットで十分なパフォーマンスを提供するが、一般的には機械学習の方法に比べて性能や速度が不足する。
この不足に対処するために、csen(convolution support estimation network)は、最近、クエリサンプルから理想的にスパース表現係数のサポートへの非イテレーティブなリアルタイムマッピングを提供することによって、モデルベースとディープラーニングのアプローチの橋渡しとして提案されている。
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