論文の概要: COVID-19 Classification of X-ray Images Using Deep Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01362v2
- Date: Wed, 7 Oct 2020 08:28:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-11 09:01:42.916952
- Title: COVID-19 Classification of X-ray Images Using Deep Neural Networks
- Title（参考訳）: 深部ニューラルネットワークを用いたX線画像のCOVID-19分類
- Authors: Elisha Goldstein, Daphna Keidar, Daniel Yaron, Yair Shachar, Ayelet
Blass, Leonid Charbinsky, Israel Aharony, Liza Lifshitz, Dimitri Lumelsky,
Ziv Neeman, Matti Mizrachi, Majd Hajouj, Nethanel Eizenbach, Eyal Sela,
Chedva S Weiss, Philip Levin, Ofer Benjaminov, Gil N Bachar, Shlomit Tamir,
Yael Rapson, Dror Suhami, Amiel A Dror, Naama R Bogot, Ahuva Grubstein, Nogah
Shabshin, Yishai M Elyada, Yonina C Eldar
- Abstract要約: 本研究の目的は、新型コロナウイルスの診断のための機械学習モデルの作成と評価である。
機械学習モデルは、事前訓練されたディープラーニングモデル(ReNet50)を使用して構築され、データ拡張と肺分節によって強化された。
精度,感度,受信特性曲線(ROC)と高精度リコール曲線(P-R)を用いて評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.99143569437537
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the midst of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreak, chest X-ray
(CXR) imaging is playing an important role in the diagnosis and monitoring of
patients with COVID-19. Machine learning solutions have been shown to be useful
for X-ray analysis and classification in a range of medical contexts. The
purpose of this study is to create and evaluate a machine learning model for
diagnosis of COVID-19, and to provide a tool for searching for similar patients
according to their X-ray scans. In this retrospective study, a classifier was
built using a pre-trained deep learning model (ReNet50) and enhanced by data
augmentation and lung segmentation to detect COVID-19 in frontal CXR images
collected between January 2018 and July 2020 in four hospitals in Israel. A
nearest-neighbors algorithm was implemented based on the network results that
identifies the images most similar to a given image. The model was evaluated
using accuracy, sensitivity, area under the curve (AUC) of receiver operating
characteristic (ROC) curve and of the precision-recall (P-R) curve. The dataset
sourced for this study includes 2362 CXRs, balanced for positive and negative
COVID-19, from 1384 patients (63 +/- 18 years, 552 men). Our model achieved
89.7% (314/350) accuracy and 87.1% (156/179) sensitivity in classification of
COVID-19 on a test dataset comprising 15% (350 of 2326) of the original data,
with AUC of ROC 0.95 and AUC of the P-R curve 0.94. For each image we retrieve
images with the most similar DNN-based image embeddings; these can be used to
compare with previous cases.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行の中、胸部X線画像(CXR)は新型コロナウイルス患者の診断とモニタリングに重要な役割を果たしている。
機械学習ソリューションは、様々な医学的文脈におけるX線分析と分類に有用であることが示されている。
本研究の目的は、新型コロナウイルスの診断のための機械学習モデルを作成し、評価することであり、X線スキャンにより類似した患者を検索するためのツールを提供することである。
本研究は,2018年1月から2020年7月までにイスラエルの4つの病院で収集された前頭部CXR画像において,事前学習したディープラーニングモデル(ReNet50)を用いて分類器を構築し,データ拡張と肺分画により増強した。
最寄りのアルゴリズムは、与えられた画像に最も近い画像を特定するネットワーク結果に基づいて実装された。
精度,感度,受信特性曲線(ROC)と高精度リコール曲線(P-R)を用いて評価した。
この研究で得られたデータセットは2362のcxrで、1384人の患者(63歳+18歳、552人)から陽性と陰性のcovid-19のバランスを取っている。
roc 0.95 の auc と p-r 曲線 0.94 の auc を用いて,原データの 15% (2326 点中 350 点) からなるテストデータセット上で,covid-19 分類における 89.7% (314/350) の精度と 87.1% (156/179) の感度を達成した。
各画像について、最もよく似たDNNベースの画像埋め込みで画像を取得する。
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