論文の概要: Deep Neural Networks for COVID-19 Detection and Diagnosis using Images
and Acoustic-based Techniques: A Recent Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07655v4
- Date: Sat, 1 May 2021 12:48:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-15 09:13:07.793046
- Title: Deep Neural Networks for COVID-19 Detection and Diagnosis using Images
and Acoustic-based Techniques: A Recent Review
- Title（参考訳）: 画像と音響技術を用いた深層ニューラルネットワークによるCOVID-19検出と診断 : 最近の研究動向
- Authors: Walid Hariri, Ali Narin
- Abstract要約: 新型コロナウイルスは2020年3月から世界保健機関(WHO)によってパンデミックと宣言されている。
これは、非定型肺炎を発症する可能性のある呼吸性熱帯性ウイルス感染である。
専門家は、COVID-19ウイルスを持っている人の早期発見の重要性を強調しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36550217261503676
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The new coronavirus disease (COVID-19) has been declared a pandemic since
March 2020 by the World Health Organization. It consists of an emerging viral
infection with respiratory tropism that could develop atypical pneumonia.
Experts emphasize the importance of early detection of those who have the
COVID-19 virus. In this way, patients will be isolated from other people and
the spread of the virus can be prevented. For this reason, it has become an
area of interest to develop early diagnosis and detection methods to ensure a
rapid treatment process and prevent the virus from spreading. Since the
standard testing system is time-consuming and not available for everyone,
alternative early-screening techniques have become an urgent need. In this
study, the approaches used in the detection of COVID-19 based on deep learning
(DL) algorithms, which have been popular in recent years, have been
comprehensively discussed. The advantages and disadvantages of different
approaches used in literature are examined in detail. The Computed Tomography
of the chest and X-ray images give a rich representation of the patient's lung
that is less time-consuming and allows an efficient viral pneumonia detection
using the DL algorithms. The first step is the pre-processing of these images
to remove noise. Next, deep features are extracted using multiple types of deep
models (pre-trained models, generative models, generic neural networks, etc.).
Finally, the classification is performed using the obtained features to decide
whether the patient is infected by coronavirus or it is another lung disease.
In this study, we also give a brief review of the latest applications of cough
analysis to early screen the COVID-19, and human mobility estimation to limit
its spread.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスは2020年3月から世界保健機関(WHO)によってパンデミックと宣言されている。
これは、非定型性肺炎を発症する可能性のある、呼吸器トロピズムによるウイルス感染が出現する。
専門家は、新型コロナウイルス感染者の早期発見の重要性を強調している。
このようにして、患者を他の人から隔離し、ウイルスの拡散を防止することができる。
このため,早期診断・検出手法の開発が注目され,迅速な治療プロセスの確保とウイルスの拡散防止が図られている。
標準のテスティングシステムは時間を要するため、誰にでも利用できないため、代替の早期スクリーニング技術が急務となっている。
本研究では,近年普及している深層学習(DL)アルゴリズムに基づく新型コロナウイルス検出のアプローチを包括的に論じる。
文献における異なるアプローチの利点と欠点を詳細に検討する。
胸部およびx線画像のctは、患者の肺をリッチに表現し、時間消費が少なく、dlアルゴリズムを用いた効率的なウイルス性肺炎検出を可能にする。
最初のステップは、ノイズを取り除くためにこれらの画像の前処理です。
次に、複数のタイプの深層モデル(事前訓練されたモデル、生成モデル、ジェネリックニューラルネットワークなど)を使用して深い特徴を抽出する。
最後に、得られた特徴を用いて分類を行い、患者がウイルスに感染しているか、別の肺疾患であるかを判定する。
本研究は、covid-19の早期スクリーニングにおけるcough分析の最近の応用と、その拡散を制限するためのヒューマンモビリティ推定について、簡単なレビューを行う。
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