論文の概要: COVID-19 Detection in Chest X-Ray Images using a New Channel Boosted CNN
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05073v2
- Date: Thu, 17 Dec 2020 07:16:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-16 20:56:53.381008
- Title: COVID-19 Detection in Chest X-Ray Images using a New Channel Boosted CNN
- Title(参考訳): CNNを用いた胸部X線画像からのCOVID-19検出
- Authors: Saddam Hussain Khan, Anabia Sohail, and Asifullah Khan
- Abstract要約: COVID-19は、非常に伝染性の呼吸器感染症であり、世界中の人口に影響を与えています。
感染のスパンを制限するには、早期にCOVID-19を検出することが不可欠です。
胸部x線検査におけるcb-stm-renetの新しい分類法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.7168794329741259
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: COVID-19 is a highly contagious respiratory infection that has affected a
large population across the world and continues with its devastating
consequences. It is imperative to detect COVID-19 at the earliest to limit the
span of infection. In this work, a new classification technique CB-STM-RENet
based on deep Convolutional Neural Network (CNN) and Channel Boosting is
proposed for the screening of COVID-19 in chest X-Rays. In this connection, to
learn the COVID-19 specific radiographic patterns, a new convolution block
based on split-transform-merge (STM) is developed. This new block
systematically incorporates region and edge-based operations at each branch to
capture the diverse set of features at various levels, especially those related
to region homogeneity, textural variations, and boundaries of the infected
region. The learning and discrimination capability of the proposed CNN
architecture is enhanced by exploiting the Channel Boosting idea that
concatenates the auxiliary channels along with the original channels. The
auxiliary channels are generated from the pre-trained CNNs using Transfer
Learning. The effectiveness of the proposed technique CB-STM-RENet is evaluated
on three different datasets of chest X-Rays namely CoV-Healthy-6k,
CoV-NonCoV-10k, and CoV-NonCoV-15k. The performance comparison of the proposed
CB-STM-RENet with the existing techniques exhibits high performance both in
discriminating COVID-19 chest infections from Healthy, as well as, other types
of chest infections. CB-STM-RENet provides the highest performance on all these
three datasets; especially on the stringent CoV-NonCoV-15k dataset. The good
detection rate (97%), and high precision (93%) of the proposed technique
suggest that it can be adapted for the diagnosis of COVID-19 infected patients.
The test code is available at
https://github.com/PRLAB21/COVID-19-Detection-System-using-Chest-X-Ray-Images.
- Abstract(参考訳): 新型コロナウイルス(COVID-19)は感染性の高い呼吸器感染症で、世界中の人口に影響を与え、その壊滅的な影響を継続している。
感染範囲を制限するには、早期にcovid-19を検出することが不可欠である。
本研究では, 深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とチャネルブースティングに基づく新しい分類手法CB-STM-RENetを提案する。
この接続では、新型コロナウイルス特異的な放射線画像パターンを学習するために、分割変換マージ(STM)に基づく新しい畳み込みブロックを開発する。
この新しいブロックは、各ブランチの領域とエッジベースの操作を体系的に組み込んで、様々なレベルの様々な特徴、特に領域の均一性、テクスチュラルなバリエーション、および感染領域の境界に関する特徴を捉えている。
提案したCNNアーキテクチャの学習と識別能力は、補助チャネルと元のチャネルを連結するチャネルブースティングのアイデアを活用することで向上する。
補助チャネルは、Transfer Learningを用いて事前訓練されたCNNから生成される。
CB-STM-RENetの有効性を胸部X線(CoV-Healthy-6k,CoV-NonCoV-10k,CoV-NonCoV-15k)の3種類のデータセットを用いて評価した。
提案したCB-STM-RENetと既存の技術との比較により,健康と他の種類の胸部感染症の鑑別において高い性能を示した。
CB-STM-RENetはこれらの3つのデータセットで最高のパフォーマンスを提供する。
良好な検出率(97%)と高い精度(93%)は,感染症の診断に適応できることが示唆された。
テストコードはhttps://github.com/PRLAB21/COVID-19-Detection-System-using-Chest-X-Ray-Imagesで公開されている。
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