論文の概要: Evaluation of Contemporary Convolutional Neural Network Architectures
for Detecting COVID-19 from Chest Radiographs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01108v1
- Date: Tue, 30 Jun 2020 15:22:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-15 05:38:40.236464
- Title: Evaluation of Contemporary Convolutional Neural Network Architectures
for Detecting COVID-19 from Chest Radiographs
- Title（参考訳）: 胸部X線写真からのCOVID-19検出のための現代畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャの評価
- Authors: Nikita Albert
- Abstract要約: 胸部X線写真解析のための3つのモデルアーキテクチャを,様々な条件下で訓練し,評価した。
本稿では,現代の研究によって提案された印象的なモデル性能を低下させる問題を見いだす。
- 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: Interpreting chest radiograph, a.ka. chest x-ray, images is a necessary and
crucial diagnostic tool used by medical professionals to detect and identify
many diseases that may plague a patient. Although the images themselves contain
a wealth of valuable information, their usefulness may be limited by how well
they are interpreted, especially when the reviewing radiologist may be fatigued
or when or an experienced radiologist is unavailable. Research in the use of
deep learning models to analyze chest radiographs yielded impressive results
where, in some instances, the models outperformed practicing radiologists.
Amidst the COVID-19 pandemic, researchers have explored and proposed the use of
said deep models to detect COVID-19 infections from radiographs as a possible
way to help ease the strain on medical resources. In this study, we train and
evaluate three model architectures, proposed for chest radiograph analysis,
under varying conditions, find issues that discount the impressive model
performances proposed by contemporary studies on this subject, and propose
methodologies to train models that yield more reliable results.. Code, scripts,
pre-trained models, and visualizations are available at
https://github.com/nalbert/COVID-detection-from-radiographs.
- Abstract（参考訳）: 胸部x線画像の解釈
胸部x線像は、医療専門家が患者を悩ませる多くの疾患の検出と同定に使用する、必要かつ重要な診断ツールである。
画像自体に豊富な貴重な情報が含まれているが、その有用性は、特に放射線医が疲労したり、経験豊富な放射線医が使用できない場合に、どのように解釈されるかによって制限される。
胸部X線写真の解析にディープラーニングモデルを用いた研究は、いくつかの場合において、このモデルが実践放射線学者より優れているという印象的な結果をもたらした。
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックの中で、研究者らは、医療資源の緊張緩和に役立つ方法として、このディープモデルを用いて、ラジオグラフィーから新型コロナウイルスの感染を検出することを提案した。
本研究では,胸部x線写真解析のために提案する3つのモデルアーキテクチャを訓練・評価し,この課題について現代研究で提案されている印象的なモデル性能を損なう問題を見つけ,より信頼性の高い結果を得られるモデルを訓練するための手法を提案する。
.
コード、スクリプト、トレーニング済みモデル、視覚化はhttps://github.com/nalbert/COVID-detection-from-radiographs.comで公開されている。
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