論文の概要: COVID-CXNet: Detecting COVID-19 in Frontal Chest X-ray Images using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.13807v2
• Date: Wed, 29 Jul 2020 01:53:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-20 20:47:12.060072
• Title: COVID-CXNet: Detecting COVID-19 in Frontal Chest X-ray Images using Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習による胸部X線画像におけるCOVID-19検出
• Authors: Arman Haghanifar, Mahdiyar Molahasani Majdabadi, Younhee Choi, S. Deivalakshmi, Seokbum Ko
• Abstract要約: ほとんどの患者において、胸部X線は、新型コロナウイルス(COVID-19)の肺炎の結果である凝固などの異常を含む。 大規模データセットの深部畳み込みニューラルネットワークを用いて,このタイプの肺炎の画像特徴を効率的に検出する研究を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.098524160574895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the primary clinical observations for screening the infectious by the novel coronavirus is capturing a chest x-ray image. In most of the patients, a chest x-ray contains abnormalities, such as consolidation, which are the results of COVID-19 viral pneumonia. In this study, research is conducted on efficiently detecting imaging features of this type of pneumonia using deep convolutional neural networks in a large dataset. It is demonstrated that simple models, alongside the majority of pretrained networks in the literature, focus on irrelevant features for decision-making. In this paper, numerous chest x-ray images from various sources are collected, and the largest publicly accessible dataset is prepared. Finally, using the transfer learning paradigm, the well-known CheXNet model is utilized for developing COVID-CXNet. This powerful model is capable of detecting the novel coronavirus pneumonia based on relevant and meaningful features with precise localization. COVID-CXNet is a step towards a fully automated and robust COVID-19 detection system.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスの感染を検査する主要な臨床観察の1つは、胸部X線画像の撮影である。 ほとんどの患者において、胸部X線は、新型コロナウイルス(COVID-19)肺炎の結果である凝固などの異常を含む。 本研究では,大データセットの深部畳み込みニューラルネットワークを用いて,このタイプの肺炎の画像特徴を効率的に検出する研究を行った。 文献で事前学習されたネットワークの多くと並んで,単純なモデルが意思決定の無関係な特徴に注目していることが実証された。 本稿では,各種ソースからの胸部X線画像を多数収集し,最大の公開データセットを作成する。 最後に、トランスファーラーニングパラダイムを用いて、よく知られたCheXNetモデルをCOVID-CXNetの開発に活用する。 この強力なモデルは、正確な位置決めと関連する意味のある特徴に基づいて、新型コロナウイルスの肺炎を検出することができる。 covid-cxnetは、完全に自動化され、堅牢なcovid-19検出システムへの一歩だ。

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