Fugu-MT 論文翻訳(概要): COVID-19 Detection in Chest X-Ray Images using a New Channel Boosted CNN

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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