Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Empirical Study on Detecting COVID-19 in Chest X-ray Images Using Deep Learning Based Methods

論文の概要: An Empirical Study on Detecting COVID-19 in Chest X-ray Images Using Deep Learning Based Methods

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04936v1
Date: Sat, 10 Oct 2020 08:07:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-08 23:03:26.263611
Title: An Empirical Study on Detecting COVID-19 in Chest X-ray Images Using Deep Learning Based Methods
Title（参考訳）: 深層学習を用いた胸部X線画像におけるCOVID-19検出に関する実証的研究
Authors: Ramtin Babaeipour, Elham Azizi, Hassan Khotanlou
Abstract要約: 我々は、新型コロナウイルスの胸部X線画像の分類において、ユビキタスなX線画像の使用法を検討した。我々は、VGG19、Densnet-121、Xceptionなどの異なるCNNアーキテクチャで、感染し、感染していない胸部X線を訓練するつもりです。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.470815298095903
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Spreading of COVID-19 virus has increased the efforts to provide testing kits. Not only the preparation of these kits had been hard, rare, and expensive but also using them is another issue. Results have shown that these kits take some crucial time to recognize the virus, in addition to the fact that they encounter with 30% loss. In this paper, we have studied the usage of x-ray pictures which are ubiquitous, for the classification of COVID-19 chest Xray images, by the existing convolutional neural networks (CNNs). We intend to train chest x-rays of infected and not infected ones with different CNNs architectures including VGG19, Densnet-121, and Xception. Training these architectures resulted in different accuracies which were much faster and more precise than usual ways of testing.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大を受け、検査キットの提供が拡大した。これらのキットの準備は難しく、希少で、高価だっただけでなく、それを使うのも問題だった。その結果、これらのキットはウイルスを認識するのに要する時間と、30%の損失に遭遇するという事実が示されている。本稿では,既存の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による新型コロナウイルス胸部X線画像の分類において,ユビキタスなX線画像の利用について検討した。我々は、vgg19、densnet-121、xceptionなどの異なるcnnsアーキテクチャを持つ感染者の胸部x線を訓練する。これらのアーキテクチャをトレーニングした結果、通常のテスト方法よりもはるかに高速で正確である、さまざまなアキュラシーが生まれました。

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