論文の概要: New Bag of Deep Visual Words based features to classify chest x-ray images for COVID-19 diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15413v2
• Date: Thu, 28 Jan 2021 05:03:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-17 17:20:29.269034
• Title: New Bag of Deep Visual Words based features to classify chest x-ray images for COVID-19 diagnosis
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルス診断のための胸部x線画像分類のための深部視覚単語の新たな袋
• Authors: Chiranjibi Sitaula and Sunil Aryal
• Abstract要約: Bag of Visual Words(BoVW)ベースの機能は、X線タイプの画像に適しています。 特徴マップの正規化ステップを削除し,Bag of Deep Visual Words (BoDVW) と呼ばれる深部機能に対する新たなBoVW法を提案する。 SVM(Support Vector Machine)を用いた胸部X線分類におけるBoDVW機能の有効性を評価し、COVID-19の診断を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.152292571922932
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Because the infection by Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (COVID-19) causes the pneumonia-like effect in the lungs, the examination of chest x-rays can help to diagnose the diseases. For automatic analysis of images, they are represented in machines by a set of semantic features. Deep Learning (DL) models are widely used to extract features from images. General deep features may not be appropriate to represent chest x-rays as they have a few semantic regions. Though the Bag of Visual Words (BoVW) based features are shown to be more appropriate for x-ray type of images, existing BoVW features may not capture enough information to differentiate COVID-19 infection from other pneumonia-related infections. In this paper, we propose a new BoVW method over deep features, called Bag of Deep Visual Words (BoDVW), by removing the feature map normalization step and adding deep features normalization step on the raw feature maps. This helps to preserve the semantics of each feature map that may have important clues to differentiate COVID-19 from pneumonia. We evaluate the effectiveness of our proposed BoDVW features in chest x-rays classification using Support Vector Machine (SVM) to diagnose COVID-19. Our results on a publicly available COVID-19 x-ray dataset reveal that our features produce stable and prominent classification accuracy, particularly differentiating COVID-19 infection from other pneumonia, in shorter computation time compared to the state-of-the-art methods. Thus, our method could be a very useful tool for quick diagnosis of COVID-19 patients on a large scale.
• Abstract（参考訳）: 重症急性呼吸症候群によるコロナウイルス2(COVID-19)感染は肺の肺炎様効果を引き起こすため、胸部X線検査は疾患の診断に役立つ。 画像の自動解析には、一連の意味的特徴によって機械で表現される。 ディープラーニング(DL)モデルは画像から特徴を引き出すために広く利用されている。 一般的な深部特徴は、いくつかの意味領域を持つため、胸部x線を表すのに適さないかもしれない。 バグ・オブ・ビジュアルワード(Bag of Visual Words、BVW)ベースの機能はX線画像に適していることが示されているが、既存のBoVW機能は新型コロナウイルス感染症と他の肺炎関連感染症を区別するのに十分な情報を取得できない可能性がある。 本稿では,特徴マップ正規化ステップを取り除き,生特徴マップに深部特徴正規化ステップを追加することにより,深部特徴量に対する新しいbovw手法であるbag of deep visual words (bodvw)を提案する。 これにより、covid-19と肺炎を区別するための重要な手がかりとなる、各フィーチャーマップのセマンティクスを維持することができる。 支援ベクターマシン(svm)を用いた胸部x線診断におけるbodvw特徴の有用性について検討した。 以上の結果から,我々の特徴が安定かつ顕著な分類精度,特に他の肺炎との鑑別を,最先端の方法と比較して計算時間を短縮できることが判明した。 そこで本手法は,大規模に新型コロナウイルスの迅速診断に有用であると考えられた。

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