論文の概要: COVID-19 Classification Using Staked Ensembles: A Comprehensive Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.05690v3
- Date: Sat, 7 Aug 2021 10:20:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-09 23:05:29.247111
- Title: COVID-19 Classification Using Staked Ensembles: A Comprehensive Analysis
- Title（参考訳）: ステーテッドアンサンブルを用いた新型コロナウイルスの分類 : 包括的分析
- Authors: Lalith Bharadwaj B, Rohit Boddeda, Sai Vardhan K and Madhu G
- Abstract要約: 新型コロナウイルスは大量死亡率で増加し、WHOはパンデミックと宣言した。
効率的かつ迅速な診断が不可欠である。
逆転写ポリメラーゼ鎖反応(RTPCR)テストを行い、SARS-CoV-2の存在を検出する。
代わりに胸部CT(または胸部X線)を高速かつ正確な診断に用いることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The issue of COVID-19, increasing with a massive mortality rate. This led to
the WHO declaring it as a pandemic. In this situation, it is crucial to perform
efficient and fast diagnosis. The reverse transcript polymerase chain reaction
(RTPCR) test is conducted to detect the presence of SARS-CoV-2. This test is
time-consuming and instead chest CT (or Chest X-ray) can be used for a fast and
accurate diagnosis. Automated diagnosis is considered to be important as it
reduces human effort and provides accurate and low-cost tests. The
contributions of our research are three-fold. First, it is aimed to analyse the
behaviour and performance of variant vision models ranging from Inception to
NAS networks with the appropriate fine-tuning procedure. Second, the behaviour
of these models is visually analysed by plotting CAMs for individual networks
and determining classification performance with AUCROC curves. Thirdly, stacked
ensembles techniques are imparted to provide higher generalisation on combining
the fine-tuned models, in which six ensemble neural networks are designed by
combining the existing fine-tuned networks. Implying these stacked ensembles
provides a great generalization to the models. The ensemble model designed by
combining all the fine-tuned networks obtained a state-of-the-art accuracy
score of 99.17%. The precision and recall for the COVID-19 class are 99.99% and
89.79% respectively, which resembles the robustness of the stacked ensembles.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)の問題は、大きな死亡率で増加している。
これによりwhoは、これをパンデミックと宣言した。
この状況では、効率的かつ迅速な診断を行うことが不可欠である。
逆転写ポリメラーゼ鎖反応(RTPCR)テストを行い、SARS-CoV-2の存在を検出する。
このテストは時間がかかり、代わりに胸部ct(または胸部x線)を高速で正確な診断に使用できる。
自動診断は人間の労力を減らし、正確で低コストな検査を提供するため重要であると考えられている。
私たちの研究の貢献は3倍です。
まず、インセプションからNASネットワークまで多様な視覚モデルの動作と性能を適切な微調整手順で解析することを目的とする。
第2に,個々のネットワークに対してcamをプロットし,aucroc曲線を用いた分類性能を判定することにより,これらのモデルの挙動を視覚的に解析する。
第3に、スタック型アンサンブル技術は、既存の微調整されたネットワークを組み合わせることで、6つのアンサンブルニューラルネットワークを設計する微調整モデルの組み合わせにおいて、より高い一般化を提供する。
これらの積み重ねられたアンサンブルを示唆することは、モデルに大きな一般化をもたらす。
すべての微調整されたネットワークを結合して設計されたアンサンブルモデルは、99.17%の精度スコアを得た。
新型コロナウイルスクラスの精度とリコールは、それぞれ99.99%と89.79%であり、これは積み重ねられたアンサンブルの堅牢性に似ている。
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