論文の概要: COVID-CLNet: COVID-19 Detection with Compressive Deep Learning Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02234v1
• Date: Thu, 3 Dec 2020 19:56:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-23 17:21:44.561736
• Title: COVID-CLNet: COVID-19 Detection with Compressive Deep Learning Approaches
• Title（参考訳）: COVID-CLNet: 深層学習による新型コロナ検出
• Authors: Khalfalla Awedat and Almabrok Essa
• Abstract要約: 本稿ではCTスキャン画像を用いたコンピュータ支援検出システムを提案する。 この強化されたディープラーニングネットワーク(CLNet)は、ディープラーニング(DL)ネットワークの実装に基づいている。 異なる圧縮方法で行われた実験は、新型コロナウイルス検出の有望な結果を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the most serious global health threat is COVID-19 pandemic. The emphasis on improving diagnosis and increasing the diagnostic capability helps stopping its spread significantly. Therefore, to assist the radiologist or other medical professional to detect and identify the COVID-19 cases in the shortest possible time, we propose a computer-aided detection (CADe) system that uses the computed tomography (CT) scan images. This proposed boosted deep learning network (CLNet) is based on the implementation of Deep Learning (DL) networks as a complementary to the Compressive Learning (CL). We utilize our inception feature extraction technique in the measurement domain using CL to represent the data features into a new space with less dimensionality before accessing the Convolutional Neural Network. All original features have been contributed equally in the new space using a sensing matrix. Experiments performed on different compressed methods show promising results for COVID-19 detection. In addition, our novel weighted method based on different sensing matrices that used to capture boosted features demonstrates an improvement in the performance of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 世界保健機関の最も深刻な脅威は、新型コロナウイルスのパンデミックだ。 診断の改善と診断能力の向上を重視することは、その拡散を著しく阻止するのに役立つ。 そこで, 放射線技師や他の医療従事者が, 最短時間で新型コロナウイルスの症例を検出し, 特定するのを助けるために, CTスキャン画像を用いたコンピュータ支援検出システム(CADe)を提案する。 提案する強化深層学習ネットワーク(CLNet)は,圧縮学習(CL)の補完として,深層学習(DL)ネットワークの実装に基づいている。 我々は,畳み込みニューラルネットワークにアクセスする前に,データ特徴を新しい空間に表現するためにCLを用いた測定領域における開始特徴抽出技術を利用する。 オリジナルの特徴はすべて、センシング行列を用いて新しい空間に等しく寄与されている。 異なる圧縮法で行った実験は、新型コロナウイルスの検出に有望な結果を示している。 また,新しい重み付け法として,ブースト特徴を捉えた異なるセンシング行列を用いた場合,提案手法の性能が向上することを示す。

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