Fugu-MT 論文翻訳(概要): A free web service for fast COVID-19 classification of chest X-Ray images

論文の概要: A free web service for fast COVID-19 classification of chest X-Ray images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.01657v1
Date: Thu, 27 Aug 2020 20:53:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-24 08:47:31.446600
Title: A free web service for fast COVID-19 classification of chest X-Ray images
Title（参考訳）: 胸部X線画像の高速分類のための無料ウェブサービス
Authors: Jose David Bermudez Castro, Ricardo Rei, Jose E. Ruiz, Pedro Achanccaray Diaz, Smith Arauco Canchumuni, Cristian Mu\~noz Villalobos, Felipe Borges Coelho, Leonardo Forero Mendoza, and Marco Aurelio C. Pacheco
Abstract要約: この研究は、深層学習(DL)技術に基づくX線画像におけるCOVID-19特性の高速検出システムを提供する。システム全体では、非ケストX線画像をフィルタリングし、X線がCOVID-19の特徴を示すかどうかを検出することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.1263294745542405
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The coronavirus outbreak became a major concern for society worldwide. Technological innovation and ingenuity are essential to fight COVID-19 pandemic and bring us one step closer to overcome it. Researchers over the world are working actively to find available alternatives in different fields, such as the Healthcare System, pharmaceutic, health prevention, among others. With the rise of artificial intelligence (AI) in the last 10 years, IA-based applications have become the prevalent solution in different areas because of its higher capability, being now adopted to help combat against COVID-19. This work provides a fast detection system of COVID-19 characteristics in X-Ray images based on deep learning (DL) techniques. This system is available as a free web deployed service for fast patient classification, alleviating the high demand for standards method for COVID-19 diagnosis. It is constituted of two deep learning models, one to differentiate between X-Ray and non-X-Ray images based on Mobile-Net architecture, and another one to identify chest X-Ray images with characteristics of COVID-19 based on the DenseNet architecture. For real-time inference, it is provided a pair of dedicated GPUs, which reduce the computational time. The whole system can filter out non-chest X-Ray images, and detect whether the X-Ray presents characteristics of COVID-19, highlighting the most sensitive regions.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスの感染拡大は世界社会にとって大きな関心事となった。新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックと戦うためには技術革新と創造性が不可欠だ。世界中の研究者が、医療システム、薬剤師、健康予防など、さまざまな分野で利用可能な代替品を見つけるために積極的に取り組んでいる。過去10年間の人工知能(AI)の台頭により、IAベースのアプリケーションは、その能力の高さから、さまざまな分野で一般的なソリューションになりつつある。この研究は、深層学習(DL)技術に基づくX線画像におけるCOVID-19特性の高速検出システムを提供する。このシステムは、高速患者分類のための無料のwebデプロイサービスとして利用可能であり、新型コロナウイルス診断の標準方法に対する高い需要を軽減している。モバイルネットアーキテクチャに基づくX線画像と非X線画像を区別する2つのディープラーニングモデルと、DenseNetアーキテクチャに基づくCOVID-19の特徴を持つ胸部X線画像を識別する2つのモデルで構成されている。リアルタイム推論には、計算時間を短縮する専用GPUのペアが提供される。システム全体が非胸像のx線画像をフィルターし、そのx線がcovid-19の特徴を呈するかどうかを検知し、最も敏感な領域をハイライトする。

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