論文の概要: CCBlock: An Effective Use of Deep Learning for Automatic Diagnosis of
COVID-19 Using X-Ray Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.10141v1
- Date: Mon, 21 Sep 2020 19:20:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-16 05:35:13.857467
- Title: CCBlock: An Effective Use of Deep Learning for Automatic Diagnosis of
COVID-19 Using X-Ray Images
- Title（参考訳）: CCBlock: 深層学習を用いたX線画像を用いたCOVID-19自動診断
- Authors: Ali Al-Bawi, Karrar Ali Al-Kaabi, Mohammed Jeryo, Ahmad Al-Fatlawi
- Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、世界の人々の健康と健康に劇的に影響している。
新型コロナウイルスの感染拡大を根絶するためには、新型コロナウイルスの検出・診断支援方法を開発する必要がある。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づいて、自動検出システムは、新型コロナウイルス患者をラジオグラフィーで診断する有望な結果を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Propose: Troubling countries one after another, the COVID-19 pandemic has
dramatically affected the health and well-being of the world's population. The
disease may continue to persist more extensively due to the increasing number
of new cases daily, the rapid spread of the virus, and delay in the PCR
analysis results. Therefore, it is necessary to consider developing assistive
methods for detecting and diagnosing the COVID-19 to eradicate the spread of
the novel coronavirus among people. Based on convolutional neural networks
(CNNs), automated detection systems have shown promising results of diagnosing
patients with the COVID-19 through radiography; thus, they are introduced as a
workable solution to the COVID-19 diagnosis. Materials and Methods: Based on
the enhancement of the classical visual geometry group (VGG) network with the
convolutional COVID block (CCBlock), an efficient screening model was proposed
in this study to diagnose and distinguish patients with the COVID-19 from those
with pneumonia and the healthy people through radiography. The model testing
dataset included 1,828 x-ray images available on public platforms. 310 images
were showing confirmed COVID-19 cases, 864 images indicating pneumonia cases,
and 654 images showing healthy people. Results: According to the test results,
enhancing the classical VGG network with radiography provided the highest
diagnosis performance and overall accuracy of 98.52% for two classes as well as
accuracy of 95.34% for three classes. Conclusions: According to the results,
using the enhanced VGG deep neural network can help radiologists automatically
diagnose the COVID-19 through radiography.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、世界の人口の健康と健康に劇的に影響している。
この疾患は、毎日の新規感染者の増加、ウイルスの急速な拡散、PCR分析結果の遅れにより、より広範囲に持続する可能性がある。
そのため、新型コロナウイルスの感染拡大を根絶するためには、新型コロナウイルスの検出・診断支援手法の開発を検討する必要がある。
畳み込みニューラルネットワーク(cnns)に基づいて、自動化された検出システムは、新型コロナウイルスの診断をラジオグラフィによって行う有望な結果を示しており、covid-19診断の有効な解決策として紹介されている。
材料と方法: 古典的視覚幾何学群 (vgg) ネットワークと畳み込み型covid-19ブロック (ccblock) の強化に基づき, 肺炎患者と健常者とをx線写真で診断し, 識別するための効率的なスクリーニングモデルを提案した。
モデルテストデータセットには、パブリックプラットフォームで利用可能な1,828のX線画像が含まれていた。
新型コロナウイルスの感染者は310枚、肺炎は864枚、健康な人は654枚だった。
結果: 実験結果によると, 従来のVGGネットワークをラジオグラフィーで拡張した結果, 診断性能は98.52%, 総合精度は95.34%であった。
結論:結果によると、強化されたVGGディープニューラルネットワークを使用することで、ラジオグラフィーが新型コロナウイルスをラジオグラフィーで自動的に診断するのに役立つ。
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