論文の概要: Stacked Convolutional Neural Network for Diagnosis of COVID-19 Disease
from X-ray Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.13817v1
- Date: Mon, 22 Jun 2020 17:55:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-18 06:07:22.988454
- Title: Stacked Convolutional Neural Network for Diagnosis of COVID-19 Disease
from X-ray Images
- Title（参考訳）: 重畳畳み込みニューラルネットワークによるX線画像からのCOVID-19病の診断
- Authors: Mahesh Gour, Sweta Jain
- Abstract要約: 胸部X線画像からCOVID-19疾患の自動診断のための新しい畳み込み畳み込みニューラルネットワークモデルを設計する。
提案したCNNモデルは、異なるCNNサブモデルの識別能力を組み合わせて、胸部X線画像をCOVID-19, Normal, Pneumoniaクラスに分類する。
提案した積み重ねCNNの精度は92.74%、感度は93.33%、PPVは92.13%、F1スコアは0.93である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Automatic and rapid screening of COVID-19 from the chest X-ray images has
become an urgent need in this pandemic situation of SARS-CoV-2 worldwide in
2020. However, accurate and reliable screening of patients is a massive
challenge due to the discrepancy between COVID-19 and other viral pneumonia in
X-ray images. In this paper, we design a new stacked convolutional neural
network model for the automatic diagnosis of COVID-19 disease from the chest
X-ray images. We obtain different sub-models from the VGG19 and developed a
30-layered CNN model (named as CovNet30) during the training, and obtained
sub-models are stacked together using logistic regression. The proposed CNN
model combines the discriminating power of the different CNN`s sub-models and
classifies chest X-ray images into COVID-19, Normal, and Pneumonia classes. In
addition, we generate X-ray images dataset referred to as COVID19CXr, which
includes 2764 chest x-ray images of 1768 patients from the three publicly
available data repositories. The proposed stacked CNN achieves an accuracy of
92.74%, the sensitivity of 93.33%, PPV of 92.13%, and F1-score of 0.93 for the
classification of X-ray images. Our proposed approach shows its superiority
over the existing methods for the diagnosis of the COVID-19 from the X-ray
images.
- Abstract（参考訳）: 2020年の世界規模のSARS-CoV-2のパンデミックでは、胸部X線画像からの新型コロナウイルスの自動迅速スクリーニングが緊急必要となっている。
しかし、X線画像における新型コロナウイルスと他のウイルス性肺炎との相違により、患者の正確で信頼性の高いスクリーニングは大きな課題である。
本稿では,胸部X線画像からCOVID-19疾患の自動診断のための新しい畳み込み畳み込みニューラルネットワークモデルを設計する。
我々はvgg19と異なるサブモデルを取得し、トレーニング中に30層cnnモデル(covnet30)を開発し、ロジスティック回帰を用いてサブモデルを積み重ねる。
提案したCNNモデルは、異なるCNNサブモデルの識別能力を組み合わせて、胸部X線画像をCOVID-19, Normal, Pneumoniaクラスに分類する。
さらに,3つの公開データリポジトリから1768人の胸部X線画像2764枚を含む,COVID19CXrと呼ばれるX線画像データセットを生成する。
提案した積み重ねCNNの精度は92.74%、感度は93.33%、PVは92.13%、F1スコアは0.93である。
提案手法は,X線画像からの新型コロナウイルスの診断方法よりも優れていることを示す。
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