論文の概要: MAVIDH Score: A COVID-19 Severity Scoring using Chest X-Ray Pathology
Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14983v3
- Date: Tue, 2 Feb 2021 13:01:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-07 00:49:22.462052
- Title: MAVIDH Score: A COVID-19 Severity Scoring using Chest X-Ray Pathology
Features
- Title（参考訳）: MAVIDHスコア:胸部X線像を用いた重症度検査
- Authors: Douglas P. S. Gomes, Michael J. Horry, Anwaar Ulhaq, Manoranjan Paul,
Subrata Chakraborty, Manash Saha, Tanmoy Debnath, D.M. Motiur Rahaman
- Abstract要約: コンピュータビジョンの新型コロナウイルス診断への応用は複雑で難しい。
新型コロナウイルスの医療画像の最大の価値は、むしろ患者の予後にある。
胸部X線から疾患重症度を評価するための肺病理学的特徴に基づく簡易な方法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.671315906986754
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The application of computer vision for COVID-19 diagnosis is complex and
challenging, given the risks associated with patient misclassifications.
Arguably, the primary value of medical imaging for COVID-19 lies rather on
patient prognosis. Radiological images can guide physicians assessing the
severity of the disease, and a series of images from the same patient at
different stages can help to gauge disease progression. Hence, a simple method
based on lung-pathology interpretable features for scoring disease severity
from Chest X-rays is proposed here. As the primary contribution, this method
correlates well to patient severity in different stages of disease progression
with competitive results compared to other existing, more complex methods. An
original data selection approach is also proposed, allowing the simple model to
learn the severity-related features. It is hypothesized that the resulting
competitive performance presented here is related to the method being
feature-based rather than reliant on lung involvement or opacity as others in
the literature. A second contribution comes from the validation of the results,
conceptualized as the scoring of patients groups from different stages of the
disease. Besides performing such validation on an independent data set, the
results were also compared with other proposed scoring methods in the
literature. The results show that there is a significant correlation between
the scoring system (MAVIDH) and patient outcome, which could potentially help
physicians rating and following disease progression in COVID-19 patients.
- Abstract（参考訳）: 患者の誤分類に関連するリスクを考えると、コンピュータビジョンのCOVID-19診断への応用は複雑で困難である。
おそらく、covid-19の医療画像化の主要な価値は患者の予後にある。
放射線画像は、病気の重症度を評価する医師を誘導し、同じ患者の異なる段階における一連の画像は、疾患の進行を評価するのに役立つ。
そこで,胸部x線から疾患の重症度を判定するための肺病理学的特徴に基づく簡便な方法を提案する。
この方法は, 疾患進行の異なる段階における患者の重症度と, 既存のより複雑な方法と比較して, 競争的な結果によく相関する。
元のデータ選択アプローチも提案されており、単純なモデルで重大性に関する特徴を学習することができる。
ここで示される競争的パフォーマンスは、他の文献のように肺への関与や不透明さに依存するのではなく、機能ベースである方法に関係していると仮定されている。
第2の貢献は、疾患の異なる段階の患者グループのスコアとして概念化された結果の検証である。
独立データセット上でこのような検証を行うのに加えて,文献における他の評価手法と比較した。
以上の結果から,診断システム(MAVIDH)と患者の予後との間に有意な相関関係があることが示唆された。
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