Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automatic Detection of COVID-19 Cases on X-ray images Using Convolutional Neural Networks

論文の概要: Automatic Detection of COVID-19 Cases on X-ray images Using Convolutional Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05494v1
Date: Thu, 2 Jul 2020 00:46:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-14 14:10:04.017640
Title: Automatic Detection of COVID-19 Cases on X-ray images Using Convolutional Neural Networks
Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いたX線画像上のCOVID-19症例の自動検出
Authors: Lucas P. Soares and Cesar P. Soares
Abstract要約: 本研究の目的は、胸部画像から新型コロナウイルスの感染者を検出するプロセスを自動化することである。使用したデータベース、ビルドされたコード、およびモデルのトレーニングから得られた結果はすべて、オープンアクセスで利用可能である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In recent months the world has been surprised by the rapid advance of COVID-19. In order to face this disease and minimize its socio-economic impacts, in addition to surveillance and treatment, diagnosis is a crucial procedure. However, the realization of this is hampered by the delay and the limited access to laboratory tests, demanding new strategies to carry out case triage. In this scenario, deep learning models are being proposed as a possible option to assist the diagnostic process based on chest X-ray and computed tomography images. Therefore, this research aims to automate the process of detecting COVID-19 cases from chest images, using convolutional neural networks (CNN) through deep learning techniques. The results can contribute to expand access to other forms of detection of COVID-19 and to speed up the process of identifying this disease. All databases used, the codes built, and the results obtained from the models' training are available for open access. This action facilitates the involvement of other researchers in enhancing these models since this can contribute to the improvement of results and, consequently, the progress in confronting COVID-19.
Abstract（参考訳）: ここ数カ月、世界は新型コロナウイルスの急速な進歩に驚いている。この病気に直面し、社会経済的影響を最小限に抑えるためには、監視と治療に加えて、診断が重要な手順である。しかし、この実現には遅れや実験室への限られたアクセスが妨げられ、ケーストリアージを行うための新たな戦略が要求される。このシナリオでは、胸部x線およびct画像に基づく診断プロセスを支援するオプションとして、ディープラーニングモデルが提案されている。そこで本研究では,深層学習による畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を用いて,胸部画像から新型コロナウイルスの検出プロセスを自動化することを目的とした。この結果は、covid-19の他の種類の検出方法へのアクセスを拡大し、この病気を識別するプロセスをスピードアップに寄与する可能性がある。使用するすべてのデータベース、ビルドされたコード、およびモデルのトレーニングから得られた結果は、オープンアクセスで利用できる。この行動は、結果の改善に寄与し、その結果、新型コロナウイルスに直面する進歩に寄与するため、他の研究者によるこれらのモデルの強化への関与を促進する。

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