論文の概要: Learning Diagnosis of COVID-19 from a Single Radiological Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.12220v1
• Date: Sat, 6 Jun 2020 07:41:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 21:43:34.695172
• Title: Learning Diagnosis of COVID-19 from a Single Radiological Image
• Title（参考訳）: 単一の放射線画像からcovid-19の診断を学ぶ
• Authors: Pengyi Zhang, Yunxin Zhong, Xiaoying Tang, Yunlin Deng, Xiaoqiong Li
• Abstract要約: 条件付き単一画像から学習可能な新しい条件生成モデルCoSinGANを提案する。 我々のCoSinGANは、新型コロナウイルス感染症の視覚所見の条件付き分布を捉え、さらに多様な高解像度の放射線画像の合成を可能にします。 CoSinGANから合成されたサンプルに基づいて訓練された深層分類とセグメンテーションネットワークは、新型コロナウイルス感染の顕著な検出精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9049294570026933
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Radiological image is currently adopted as the visual evidence for COVID-19 diagnosis in clinical. Using deep models to realize automated infection measurement and COVID-19 diagnosis is important for faster examination based on radiological imaging. Unfortunately, collecting large training data systematically in the early stage is difficult. To address this problem, we explore the feasibility of learning deep models for COVID-19 diagnosis from a single radiological image by resorting to synthesizing diverse radiological images. Specifically, we propose a novel conditional generative model, called CoSinGAN, which can be learned from a single radiological image with a given condition, i.e., the annotations of the lung and COVID-19 infection. Our CoSinGAN is able to capture the conditional distribution of visual finds of COVID-19 infection, and further synthesize diverse and high-resolution radiological images that match the input conditions precisely. Both deep classification and segmentation networks trained on synthesized samples from CoSinGAN achieve notable detection accuracy of COVID-19 infection. Such results are significantly better than the counterparts trained on the same extremely small number of real samples (1 or 2 real samples) by using strong data augmentation, and approximate to the counterparts trained on large dataset (2846 real images). It confirms our method can significantly reduce the performance gap between deep models trained on extremely small dataset and on large dataset, and thus has the potential to realize learning COVID-19 diagnosis from few radiological images in the early stage of COVID-19 pandemic. Our codes are made publicly available at https://github.com/PengyiZhang/CoSinGAN.
• Abstract（参考訳）: 放射線画像は現在、臨床におけるcovid-19診断の視覚的な証拠として採用されている。 深部モデルを用いた感染自動測定と新型コロナウイルス診断は,放射線画像による早期検査に重要である。 残念ながら、大規模なトレーニングデータを早期に体系的に収集することは困難である。 この問題に対処するため,我々は多種多様な放射線画像の合成を頼りに,単一の放射線画像から新型コロナウイルス診断の深層モデルを学ぶ可能性を検討する。 具体的には,cosinganと呼ばれる新しい条件生成モデルを提案する。cosinganは特定の条件を持つ1つの放射線画像,すなわち肺の注釈や新型コロナウイルスの感染から学べる。 当社のCoSinGANは、新型コロナウイルス感染症の視覚所見の条件分布を捉えることができ、さらに入力条件に正確に一致する多彩で高解像度の放射線画像も合成できる。 CoSinGANから合成されたサンプルに基づいて訓練された深層分類とセグメンテーションネットワークは、新型コロナウイルス感染の顕著な検出精度を達成する。 このような結果は、強いデータ拡張を用いることで、同じ極端に少数の実検体(1、2実検体)で訓練された実検体よりも著しく良く、大規模データセット(2846実検体)で訓練された実検体に近似する。 極めて小さなデータセットと大規模データセットでトレーニングされた深層モデルのパフォーマンスギャップを著しく低減し、新型コロナウイルスのパンデミックの初期段階において、少数の放射線画像から新型コロナウイルスの診断を学べる可能性を秘めている。 私たちのコードはhttps://github.com/pengyizhang/cosinganで公開されています。

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