論文の概要: PDCOVIDNet: A Parallel-Dilated Convolutional Neural Network Architecture for Detecting COVID-19 from Chest X-Ray Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14777v1
• Date: Wed, 29 Jul 2020 12:28:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-05 20:09:39.796178
• Title: PDCOVIDNet: A Parallel-Dilated Convolutional Neural Network Architecture for Detecting COVID-19 from Chest X-Ray Images
• Title（参考訳）: PDCOVIDNet:胸部X線画像から新型コロナウイルスを検出する並列拡散畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャ
• Authors: Nihad Karim Chowdhury, Md. Muhtadir Rahman, Muhammad Ashad Kabir
• Abstract要約: 新型コロナウイルスのパンデミックは、世界保健システムの繁栄を著しく損なわれ続けている。 胸部X線画像による放射線学的評価は,重要なスクリーニング技術の一つである。 胸部X線画像を用いた並列拡散畳み込みニューラルネットワークによる新型コロナウイルス検出システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4824891788575418
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The COVID-19 pandemic continues to severely undermine the prosperity of the global health system. To combat this pandemic, effective screening techniques for infected patients are indispensable. There is no doubt that the use of chest X-ray images for radiological assessment is one of the essential screening techniques. Some of the early studies revealed that the patient's chest X-ray images showed abnormalities, which is natural for patients infected with COVID-19. In this paper, we proposed a parallel-dilated convolutional neural network (CNN) based COVID-19 detection system from chest x-ray images, named as Parallel-Dilated COVIDNet (PDCOVIDNet). First, the publicly available chest X-ray collection fully preloaded and enhanced, and then classified by the proposed method. Differing convolution dilation rate in a parallel form demonstrates the proof-of-principle for using PDCOVIDNet to extract radiological features for COVID-19 detection. Accordingly, we have assisted our method with two visualization methods, which are specifically designed to increase understanding of the key components associated with COVID-19 infection. Both visualization methods compute gradients for a given image category related to feature maps of the last convolutional layer to create a class-discriminative region. In our experiment, we used a total of 2,905 chest X-ray images, comprising three cases (such as COVID-19, normal, and viral pneumonia), and empirical evaluations revealed that the proposed method extracted more significant features expeditiously related to the suspected disease. The experimental results demonstrate that our proposed method significantly improves performance metrics: accuracy, precision, recall, and F1 scores reach 96.58%, 96.58%, 96.59%, and 96.58%, respectively, which is comparable or enhanced compared with the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、世界保健システムの繁栄を著しく損ない続けている。 このパンデミックに対処するには、感染した患者の効果的なスクリーニング技術が不可欠である。 胸部X線画像による放射線学的評価が重要なスクリーニング手法であることは間違いない。 初期の研究では、患者の胸部X線像が異常を示しており、COVID-19に感染した患者には自然なことが判明した。 本稿では,胸部x線画像からcnn(parallel-dilated convolutional neural network)ベースのcovidnet(pdcovidnet)と呼ばれる検出システムを提案する。 まず, 市販の胸部X線収集装置をプリロードし, 拡張し, 提案手法により分類した。 並行型の拡散拡散速度は、PDCOVIDNetを用いて新型コロナウイルス検出のための放射線学的特徴を抽出する原理の証明を示す。 そこで我々は,新型コロナウイルス感染に関連する重要な構成要素の理解を深めるための2つの可視化手法を用いて,本手法を支援した。 どちらの可視化手法も、最終畳み込み層の特徴マップに関連する所定の画像カテゴリの勾配を計算し、クラス判別領域を作成する。 実験では,2,905個の胸部x線像を用いて3例(covid-19,正常,ウイルス性肺炎など)を観察し,本手法が疑われる疾患に関連するより重要な特徴を抽出したことを確認した。 実験の結果,提案手法は精度,精度,リコール,F1のスコアが96.58%,96.58%,96.59%,96.58%,そして96.58%に向上した。

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