論文の概要: Comparative performance analysis of the ResNet backbones of Mask RCNN to
segment the signs of COVID-19 in chest CT scans
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09713v1
- Date: Fri, 21 Aug 2020 23:42:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-26 21:27:50.249949
- Title: Comparative performance analysis of the ResNet backbones of Mask RCNN to
segment the signs of COVID-19 in chest CT scans
- Title（参考訳）: 胸部CTにおけるMask RCNNのResNetバックボーンとCOVID-19の徴候の比較解析
- Authors: Muhammad Aleem, Rahul Raj and Arshad Khan
- Abstract要約: 本稿では,Deep Neural Networks を用いた肺の軸方向CTスキャンによるヒト肺に対するCOVID-19の影響を同定し,モニタリングすることを目的とする。
われわれは、ResNet50とResNet101をバックボーンとしてMask RCNNを採用し、新型コロナウイルスの影響を受け、各地域を区分した。
症状が現れるヒト肺の領域を用いて、モデルは患者の状態を「中」または「異常」に分類する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2461503242570642
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: COVID-19 has been detrimental in terms of the number of fatalities and rising
number of critical patients across the world. According to the UNDP (United
National Development Programme) Socio-Economic programme, aimed at the COVID-19
crisis, the pandemic is far more than a health crisis: it is affecting
societies and economies at their core. There has been greater developments
recently in the chest X-ray-based imaging technique as part of the COVID-19
diagnosis especially using Convolution Neural Networks (CNN) for recognising
and classifying images. However, given the limitation of supervised labelled
imaging data, the classification and predictive risk modelling of medical
diagnosis tend to compromise. This paper aims to identify and monitor the
effects of COVID-19 on the human lungs by employing Deep Neural Networks on
axial CT (Chest Computed Tomography) scan of lungs. We have adopted Mask RCNN,
with ResNet50 and ResNet101 as its backbone, to segment the regions, affected
by COVID-19 coronavirus. Using the regions of human lungs, where symptoms have
manifested, the model classifies condition of the patient as either "Mild" or
"Alarming". Moreover, the model is deployed on the Google Cloud Platform (GCP)
to simulate the online usage of the model for performance evaluation and
accuracy improvement. The ResNet101 backbone model produces an F1 score of 0.85
and faster prediction scores with an average time of 9.04 seconds per
inference.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)は、世界中で死亡者数と重篤な患者数の増加という点で有害だ。
undp(united national development program)の社会経済計画(society- economic program)によると、新型コロナウイルス(covid-19)のパンデミックは健康危機をはるかに超えている。
画像認識と分類のための畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を用いた新型コロナウイルス(covid-19)診断の一環として,近年,胸部x線画像診断技術の進歩が進んでいる。
しかし,監視ラベル画像データの限界を考えると,医療診断の分類と予測リスクモデリングは損なわれる傾向にある。
本稿では,Deep Neural Networks を用いた肺のX線CT(Chest Computed Tomography)スキャンによるヒト肺に対するCOVID-19の影響の同定とモニタリングを目的とする。
われわれはresnet50とresnet101をバックボーンとしてマスクrcnnを採用し、新型コロナウイルスの影響を受けた地域を分割した。
症状が現れるヒト肺の領域を用いて、このモデルでは患者の状態を「mild」または「alarming」に分類する。
さらに、モデルはGoogle Cloud Platform(GCP)にデプロイされ、パフォーマンス評価と精度の向上のために、モデルのオンライン使用をシミュレートする。
ResNet101のバックボーンモデルでは、F1スコアは0.85で、予測スコアは平均9.04秒である。
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