論文の概要: Detection of Covid-19 Patients with Convolutional Neural Network Based Features on Multi-class X-ray Chest Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05525v1
• Date: Thu, 10 Dec 2020 09:11:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-15 06:30:55.418576
• Title: Detection of Covid-19 Patients with Convolutional Neural Network Based Features on Multi-class X-ray Chest Images
• Title（参考訳）: マルチクラスX線胸部画像を用いた畳み込みニューラルネットワークによるCovid-19の検出
• Authors: Ali Narin
• Abstract要約: Covid-19は、世界保健機関(WHO)によってパンデミックとして発表された非常に深刻な致命的な病気です。 逆転写ポリメラーゼ連鎖反応(RT-PCR)テストをサポートする方法とアプローチが文献で行われ始めている。 胸部X線画像は、コビッド-19が呼吸器系を攻撃したため、簡単かつ迅速にアクセスすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Covid-19 is a very serious deadly disease that has been announced as a pandemic by the world health organization (WHO). The whole world is working with all its might to end Covid-19 pandemic, which puts countries in serious health and economic problems, as soon as possible. The most important of these is to correctly identify those who get the Covid-19. Methods and approaches to support the reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) test have begun to take place in the literature. In this study, chest X-ray images, which can be accessed easily and quickly, were used because the covid-19 attacked the respiratory systems. Classification performances with support vector machines have been obtained by using the features extracted with residual networks (ResNet-50), one of the convolutional neural network models, from these images. While Covid-19 detection is obtained with support vector machines (SVM)-quadratic with the highest sensitivity value of 96.35% with the 5-fold cross-validation method, the highest overall performance value has been detected with both SVM-quadratic and SVM-cubic above 99%. According to these high results, it is thought that this method, which has been studied, will help radiology specialists and reduce the rate of false detection.
• Abstract（参考訳）: コビッドウイルスは深刻な致命的な病気で、世界保健機関(WHO)がパンデミックとして発表した。 世界中で新型コロナウイルス(covid-19)パンデミック(covid-19)の終結に向けて全力を挙げている。 最も重要なのは、Covid-19を入手した人を特定することだ。 逆転写ポリメラーゼ鎖反応(RT-PCR)試験を支援する方法と方法が文献で紹介されている。 本研究では,コビッドウイルスが呼吸器系を攻撃したことから,胸部X線画像のアクセスを容易かつ迅速に行うことができた。 これらの画像からの畳み込みニューラルネットワークモデルである残差ネットワーク(ResNet-50)で抽出した特徴を用いて,サポートベクタマシンを用いた分類性能を得た。 Covid-19は5倍のクロスバリデーション法で96.35%の感度を持つサポートベクターマシン(SVM)クアドラティックで検出されるが、SVMクアドラティックとSVMキュービックの両方で最高性能値が99%以上検出されている。 これらの結果から,本手法は放射線医学の専門家に有効であり,誤検出率の低減に役立つと考えられる。

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