論文の概要: Deep Learning in Detection and Diagnosis of Covid-19 using Radiology
Modalities: A Systematic Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11577v1
- Date: Mon, 21 Dec 2020 18:54:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-27 09:15:44.474614
- Title: Deep Learning in Detection and Diagnosis of Covid-19 using Radiology
Modalities: A Systematic Review
- Title（参考訳）: 放射線学的モダリティを用いたcovid-19の検出と診断における深層学習
- Authors: Mustafa Ghaderzadeh and Farkhondeh Asadi
- Abstract要約: Covid-19の早期発見と診断は、Covid-19の流行の主な課題の1つです。
医学とコンピュータの研究者は、放射線画像の分析に機械学習モデルを使う傾向があった。
ディープラーニングベースモデルには、Covid-19の検出と診断のための正確で効率的なシステムを実現する並外れた能力があります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Purpose: Early detection and diagnosis of Covid-19 and accurate separation of
patients with non-Covid-19 cases at the lowest cost and in the early stages of
the disease are one of the main challenges in the epidemic of Covid-19.
Concerning the novelty of the disease, the diagnostic methods based on
radiological images suffer shortcomings despite their many uses in diagnostic
centers. Accordingly, medical and computer researchers tended to use
machine-learning models to analyze radiology images.
Methods: Present systematic review was conducted by searching three databases
of PubMed, Scopus, and Web of Science from November 1, 2019, to July 20, 2020
Based on a search strategy, the keywords were Covid-19, Deep learning,
Diagnosis and Detection leading to the extraction of 168 articles that
ultimately, 37 articles were selected as the research population by applying
inclusion and exclusion criteria. Result: This review study provides an
overview of the current state of all models for the detection and diagnosis of
Covid-19 through radiology modalities and their processing based on deep
learning. According to the finding, Deep learning Based models have an
extraordinary capacity to achieve an accurate and efficient system for the
detection and diagnosis of Covid-19, which using of them in the processing of
CT-Scan and X-Ray images, would lead to a significant increase in sensitivity
and specificity values.
Conclusion: The Application of Deep Learning (DL) in the field of Covid-19
radiologic image processing leads to the reduction of false-positive and
negative errors in the detection and diagnosis of this disease and provides an
optimal opportunity to provide fast, cheap, and safe diagnostic services to
patients.
- Abstract（参考訳）: 目的:covid-19の早期発見と診断、非共感染例の早期および早期の正確な分離は、covid-19の流行の主な課題の1つである。
疾患の新規性については, 診断センターで多用されているにもかかわらず, 放射線画像に基づく診断方法には欠点がある。
そのため、医学とコンピュータの研究者は、画像分析に機械学習モデルを使う傾向があった。
方法】2019年11月1日から2020年7月20日まで,PubMed, Scopus, Web of Scienceの3つのデータベースを検索した結果,検索戦略に基づき,キーワードがCovid-19,ディープラーニング,診断,検出であり,最終的に37項目が包含基準を適用して調査対象として選択された168項目が抽出された。
結果:本研究は,放射線学的モダリティと深層学習に基づく処理を通して,Covid-19の検出と診断のための全てのモデルの現状について概説する。
この発見によると、ディープラーニングベースのモデルは、ctスキャンとx線画像の処理に使用されるcovid-19の検出と診断の正確かつ効率的なシステムを実現する能力を持っているため、感度と特異性が大幅に向上する。
結論:Covid-19放射線画像処理分野における深層学習(DL)の適用は,この疾患の検出と診断において偽陽性および負の誤りを低減させ,迅速で安価で安全な診断サービスを提供するための最適な機会を提供する。
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