Fugu-MT 論文翻訳(概要): Point of Care Image Analysis for COVID-19

論文の概要: Point of Care Image Analysis for COVID-19

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01789v2
Date: Tue, 10 Nov 2020 06:12:19 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2022-10-02 06:14:59.367139
Title: Point of Care Image Analysis for COVID-19
Title（参考訳）: 新型コロナウイルスのケアイメージ分析のポイント
Abstract要約: 新型コロナウイルスは胸部CTでは検出が容易だが、高価で非可搬性であり、消毒が難しいため、POC(point-of-care)モダリティには適さない。ここでは、深層ニューラルネットワークをトレーニングし、CXRとLUSを使用して新型コロナウイルス患者を検出し、評価し、モニターする能力を大幅に強化します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 45.12731696349201
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Early detection of COVID-19 is key in containing the pandemic. Disease detection and evaluation based on imaging is fast and cheap and therefore plays an important role in COVID-19 handling. COVID-19 is easier to detect in chest CT, however, it is expensive, non-portable, and difficult to disinfect, making it unfit as a point-of-care (POC) modality. On the other hand, chest X-ray (CXR) and lung ultrasound (LUS) are widely used, yet, COVID-19 findings in these modalities are not always very clear. Here we train deep neural networks to significantly enhance the capability to detect, grade and monitor COVID-19 patients using CXRs and LUS. Collaborating with several hospitals in Israel we collect a large dataset of CXRs and use this dataset to train a neural network obtaining above 90% detection rate for COVID-19. In addition, in collaboration with ULTRa (Ultrasound Laboratory Trento, Italy) and hospitals in Italy we obtained POC ultrasound data with annotations of the severity of disease and trained a deep network for automatic severity grading.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスの早期発見は、パンデミックを含む上で鍵となる。画像に基づく疾患の検出と評価は迅速かつ安価であり、ウイルス処理において重要な役割を果たしている。新型コロナウイルスは胸部CTでは検出が容易だが、高価で非可搬性で消毒が難しいため、POC(point-of-care)モダリティには適さない。一方、胸部X線(CXR)と肺超音波(LUS)は広く用いられているが、これらのモダリティにおけるCOVID-19の発見は必ずしも明確ではない。ここでは,深層ニューラルネットワークを訓練し,cxrとlusを用いたcovid-19患者の検出,評価,監視能力を大幅に向上させる。イスラエルのいくつかの病院とコラボレーションすることで、cxrの大規模なデータセットを収集し、このデータセットを使用して、covid-19検出率90%を超えるニューラルネットワークをトレーニングします。さらに, イタリアのULTRa(Ultrasound Laboratory Trento, イタリア)と病院の協力を得て, 重症度のアノテーションを用いたPOC超音波データを取得し, 重症度自動評価のためのディープネットワークを訓練した。

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