論文の概要: Advance Warning Methodologies for COVID-19 using Chest X-Ray Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05332v6
- Date: Thu, 18 Mar 2021 11:39:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-24 08:30:33.537139
- Title: Advance Warning Methodologies for COVID-19 using Chest X-Ray Images
- Title（参考訳）: 胸部x線画像を用いた新型コロナウイルスの予知手法
- Authors: Mete Ahishali, Aysen Degerli, Mehmet Yamac, Serkan Kiranyaz, Muhammad
E. H. Chowdhury, Khalid Hameed, Tahir Hamid, Rashid Mazhar, Moncef Gabbouj
- Abstract要約: コロナウイルス感染症2019(COVID-19)は、2019年12月に初めて発見されて以降、急速に世界的な健康問題となっている。
近年,胸部X線画像から新型コロナウイルスを早期に検出するための機械学習技術が注目されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.315204402203783
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has rapidly become a global health
concern after its first known detection in December 2019. As a result, accurate
and reliable advance warning system for the early diagnosis of COVID-19 has now
become a priority. The detection of COVID-19 in early stages is not a
straightforward task from chest X-ray images according to expert medical
doctors because the traces of the infection are visible only when the disease
has progressed to a moderate or severe stage. In this study, our first aim is
to evaluate the ability of recent \textit{state-of-the-art} Machine Learning
techniques for the early detection of COVID-19 from chest X-ray images. Both
compact classifiers and deep learning approaches are considered in this study.
Furthermore, we propose a recent compact classifier, Convolutional Support
Estimator Network (CSEN) approach for this purpose since it is well-suited for
a scarce-data classification task. Finally, this study introduces a new
benchmark dataset called Early-QaTa-COV19, which consists of 1065 early-stage
COVID-19 pneumonia samples (very limited or no infection signs) labelled by the
medical doctors and 12 544 samples for control (normal) class. A detailed set
of experiments shows that the CSEN achieves the top (over 97%) sensitivity with
over 95.5% specificity. Moreover, DenseNet-121 network produces the leading
performance among other deep networks with 95% sensitivity and 99.74%
specificity.
- Abstract（参考訳）: 2019年12月に初めて検出された新型コロナウイルス(covid-19)は、世界的な健康問題となっている。
その結果、新型コロナウイルスの早期診断のための正確かつ信頼性の高い事前警報システムが優先されている。
感染の痕跡は中程度から重度の段階に進行した時にのみ見られるため、医師によると、早期に新型コロナウイルスが検出されるのは胸部x線画像からの直接的な作業ではない。
本研究の目的は,胸部X線画像からCOVID-19を早期に検出するための,最近の「textit{state-of-the-art} Machine Learning」技術の有効性を評価することである。
本研究では,コンパクト分類器と深層学習の両手法が検討されている。
さらに,近年のコンパクトな分類器であるCSEN(Convolutional Support Estimator Network)を提案する。
最後に、医療医がラベル付けした1065の初期段階の肺炎サンプル(非常に限定的または全く感染の兆候がない)と、コントロールのための12の544のサンプルからなる、early-qata-cov19と呼ばれる新しいベンチマークデータセットを紹介します。
詳細な実験の結果、CSENは95.5%以上の特異性を持つ最高感度(97%以上)を達成した。
さらに、drknet-121ネットワークは95%の感度と99.74%の特異性を持つ他のディープネットワークの中で主要な性能を発揮する。
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