Fugu-MT 論文翻訳(概要): CovMUNET: A Multiple Loss Approach towards Detection of COVID-19 from Chest X-ray

論文の概要: CovMUNET: A Multiple Loss Approach towards Detection of COVID-19 from Chest X-ray

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14318v2
Date: Sat, 29 Aug 2020 16:53:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-06 03:04:07.694845
Title: CovMUNET: A Multiple Loss Approach towards Detection of COVID-19 from Chest X-ray
Title（参考訳）: CovMUNET:胸部X線からのCOVID-19検出への複数の損失アプローチ
Authors: A.Q.M. Sazzad Sayyed, Dipayan Saha, Abdul Rakib Hossain
Abstract要約: CovMUNETは、CXR画像から新型コロナウイルスの患者を検出するために、多損失ディープニューラルネットワークアプローチである。提案したニューラルアーキテクチャは、CXR画像の異常の検出にも成功している。
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: The recent outbreak of COVID-19 has halted the whole world, bringing a devastating effect on public health, global economy, and educational systems. As the vaccine of the virus is still not available, the most effective way to combat the virus is testing and social distancing. Among all other detection techniques, the Chest X-ray (CXR) based method can be a good solution for its simplicity, rapidity, cost, efficiency, and accessibility. In this paper, we propose CovMUNET, which is a multiple loss deep neural network approach to detect COVID-19 cases from CXR images. Extensive experiments are performed to ensure the robustness of the proposed algorithm and the performance is evaluated in terms of precision, recall, accuracy, and F1-score. The proposed method outperforms the state-of-the-art approaches with an accuracy of 96.97% for 3-class classification (COVID-19 vs normal vs pneumonia) and 99.41% for 2-class classification (COVID vs non-COVID). The proposed neural architecture also successfully detects the abnormality in CXR images.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大で全世界が停止し、公衆衛生、世界経済、教育システムに壊滅的な影響を与えた。ウイルスのワクチンはまだ入手できないため、ウイルスと戦う最も効果的な方法は検査と社会的距離の確保である。その他の検出技術の中で、Chest X-ray (CXR) ベースの手法は、その単純さ、迅速性、コスト、効率、アクセシビリティーに良い解決策となる。本稿では、CXR画像からCOVID-19の症例を検出するために、多損失ディープニューラルネットワークアプローチであるCovMUNETを提案する。提案アルゴリズムのロバスト性を保証するために広範な実験を行い,精度,リコール,精度,f1-scoreの観点から性能評価を行った。提案手法は,3分類の96.97% (covid-19 vs normal vs pneumonia) と2分類の99.41% (covid vs non-covid) の精度で最先端のアプローチを上回っている。提案するニューラルネットワークもcxr画像の異常の検出に成功している。

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