論文の概要: Automatic classification between COVID-19 pneumonia, non-COVID-19
pneumonia, and the healthy on chest X-ray image: combination of data
augmentation methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.00730v2
- Date: Fri, 12 Jun 2020 03:47:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-26 07:34:34.209548
- Title: Automatic classification between COVID-19 pneumonia, non-COVID-19
pneumonia, and the healthy on chest X-ray image: combination of data
augmentation methods
- Title（参考訳）: 胸部X線画像におけるCOVID-19肺炎、非COVID-19肺炎、および健常者の自動分類 : データ増強法の組み合わせ
- Authors: Mizuho Nishio, Shunjiro Noguchi, Hidetoshi Matsuo, Takamichi Murakami
- Abstract要約: CADxシステムの3カテゴリーの精度は、COVID-19肺炎、非COVID-19肺炎、健康な人の間で83.6%であった。
CADxシステムのソースコードは、COVID-19研究のためのオープンソースとして利用可能です。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Purpose: This study aimed to develop and validate computer-aided diagnosis
(CXDx) system for classification between COVID-19 pneumonia, non-COVID-19
pneumonia, and the healthy on chest X-ray (CXR) images.
Materials and Methods: From two public datasets, 1248 CXR images were
obtained, which included 215, 533, and 500 CXR images of COVID-19 pneumonia
patients, non-COVID-19 pneumonia patients, and the healthy samples. The
proposed CADx system utilized VGG16 as a pre-trained model and combination of
conventional method and mixup as data augmentation methods. Other types of
pre-trained models were compared with the VGG16-based model. Single type or no
data augmentation methods were also evaluated. Splitting of
training/validation/test sets was used when building and evaluating the CADx
system. Three-category accuracy was evaluated for test set with 125 CXR images.
Results: The three-category accuracy of the CAD system was 83.6% between
COVID-19 pneumonia, non-COVID-19 pneumonia, and the healthy. Sensitivity for
COVID-19 pneumonia was more than 90%. The combination of conventional method
and mixup was more useful than single type or no data augmentation method.
Conclusion: This study was able to create an accurate CADx system for the
3-category classification. Source code of our CADx system is available as open
source for COVID-19 research.
- Abstract（参考訳）: 目的】covid-19肺炎,非covid-19肺炎,健康な胸部x線画像の分類のためのコンピュータ支援診断システム(cxdx)を開発し,検証することを目的とした。
2つの公開データセットから、covid-19肺炎患者、非covid-19肺炎患者、健康なサンプルの215、533、500のcxr画像を含む1248のcxr画像が得られた。
提案するcadxシステムは,vgg16を事前学習モデルとして,従来法と混合法を組み合わせたデータ拡張手法として用いた。
他の訓練済みモデルとVGG16ベースのモデルを比較した。
単一の型やデータ拡張方法も評価されなかった。
CADxシステムの構築と評価にはトレーニング/検証/テストセットの分割が用いられた。
125枚のCXR画像を用いて3カテゴリの精度を評価した。
結果:CADシステムの3カテゴリーの精度は, 肺炎, 非肺炎, 健康者間で83.6%であった。
肺炎に対する感受性は90%以上であった。
従来法と混合法の組み合わせは, 単型法やデータ拡張法よりも有用であった。
結論: 本研究は, 3カテゴリー分類のための正確なCADxシステムを構築することができた。
CADxシステムのソースコードは、COVID-19研究のためのオープンソースとして利用可能です。
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