論文の概要: Study of Different Deep Learning Approach with Explainable AI for Screening Patients with COVID-19 Symptoms: Using CT Scan and Chest X-ray Image Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12525v1
• Date: Fri, 24 Jul 2020 13:51:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 06:30:30.889079
• Title: Study of Different Deep Learning Approach with Explainable AI for Screening Patients with COVID-19 Symptoms: Using CT Scan and Chest X-ray Image Dataset
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルス感染症スクリーニングのための説明可能なAIを用いた深層学習アプローチの検討-CTスキャンと胸部X線画像データセットを用いて
• Authors: Md Manjurul Ahsan, Kishor Datta Gupta, Mohammad Maminur Islam, Sajib Sen, Md. Lutfar Rahman, Mohammad Shakhawat Hossain
• Abstract要約: 新型コロナウイルスの感染拡大で、米国だけでもこれまでに10万人以上の死者が出た。 患者数の増加に伴い、利用可能なテストキットでテストを実施するのが難しくなっている。 本研究の目的は、CTスキャンと胸部X線画像データセットの両方において、より正確な精度で新型コロナウイルス患者を検出できるディープラーニングベースのモデルを開発することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4680035572775532
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The outbreak of COVID-19 disease caused more than 100,000 deaths so far in the USA alone. It is necessary to conduct an initial screening of patients with the symptoms of COVID-19 disease to control the spread of the disease. However, it is becoming laborious to conduct the tests with the available testing kits due to the growing number of patients. Some studies proposed CT scan or chest X-ray images as an alternative solution. Therefore, it is essential to use every available resource, instead of either a CT scan or chest X-ray to conduct a large number of tests simultaneously. As a result, this study aims to develop a deep learning-based model that can detect COVID-19 patients with better accuracy both on CT scan and chest X-ray image dataset. In this work, eight different deep learning approaches such as VGG16, InceptionResNetV2, ResNet50, DenseNet201, VGG19, MobilenetV2, NasNetMobile, and ResNet15V2 have been tested on two dataset-one dataset includes 400 CT scan images, and another dataset includes 400 chest X-ray images studied. Besides, Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) is used to explain the model's interpretability. Using LIME, test results demonstrate that it is conceivable to interpret top features that should have worked to build a trust AI framework to distinguish between patients with COVID-19 symptoms with other patients.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスの感染拡大で米国だけでも10万人以上が死亡した。 新型コロナウイルス(COVID-19)の症状のある患者を初期スクリーニングし、感染拡大を抑える必要がある。 しかし, 患者数の増加に伴い, 利用可能な検査キットで検査を行おうとする動きが強まっている。 代替ソリューションとしてCTスキャンや胸部X線画像を提案する研究もある。 したがって、CTスキャンや胸部X線検査を同時に行う代わりに、利用可能なすべてのリソースを使用することが不可欠である。 その結果、ctスキャンと胸部x線画像データセットの両方で、より精度の高い新型コロナウイルス患者を検出できる深層学習に基づくモデルの開発が目的である。 本研究では,vgg16,inceptionresnetv2,resnet50, densenet201,vgg19,mobilenetv2,nasnetmobile,resnet15v2といった8種類のディープラーニングアプローチを,400ctスキャン画像を含む2つのデータセットでテストし,別のデータセットには400個の胸部x線画像が含まれている。 さらに、モデルの解釈可能性を説明するために、Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) が使用される。 limeを使ったテストの結果、新型コロナウイルスの症状を持つ患者と他の患者を区別するための信頼aiフレームワークを構築するべきだった機能のトップを解釈できることが示されました。

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