Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hybrid quantum convolutional neural networks model for COVID-19 prediction using chest X-Ray images

論文の概要: Hybrid quantum convolutional neural networks model for COVID-19 prediction using chest X-Ray images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06535v1
Date: Mon, 8 Feb 2021 18:22:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-06 06:23:16.256438
Title: Hybrid quantum convolutional neural networks model for COVID-19 prediction using chest X-Ray images
Title（参考訳）: 胸部x線画像を用いたcovid-19予測のためのハイブリッド量子畳み込みニューラルネットワークモデル
Authors: Essam H. Houssein, Zainab Abohashima, Mohamed Elhoseny, Waleed M. Mohamed
Abstract要約: 早期診断を支援するには、正確なパフォーマンスを備えた胸部X線(CXR)画像を介してCOVID-19を予測するモデルが必要です。本稿では、ハイブリッド量子古典畳み込みニューラルネットワーク(HQCNN)モデルを用いて、ランダム量子回路(RQC)を用いてCOVID-19患者を検出する。提案するhqcnnモデルは, 98.4%の精度と99.3%の感度で, 高い性能を達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.094997642327371
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Despite the great efforts to find an effective way for COVID-19 prediction, the virus nature and mutation represent a critical challenge to diagnose the covered cases. However, developing a model to predict COVID-19 via Chest X-Ray (CXR) images with accurate performance is necessary to help in early diagnosis. In this paper, a hybrid quantum-classical convolutional Neural Networks (HQCNN) model used the random quantum circuits (RQCs) as a base to detect COVID-19 patients with CXR images. A collection of 6952 CXR images, including 1161 COVID-19, 1575 normal, and 5216 pneumonia images, were used as a dataset in this work. The proposed HQCNN model achieved higher performance with an accuracy of 98.4\% and a sensitivity of 99.3\% on the first dataset cases. Besides, it obtained an accuracy of 99\% and a sensitivity of 99.7\% on the second dataset cases. Also, it achieved accuracy, and sensitivity of 88.6\%, and 88.7\%, respectively, on the third multi-class dataset cases. Furthermore, the HQCNN model outperforms various models in balanced accuracy, precision, F1-measure, and AUC-ROC score. The experimental results are achieved by the proposed model prove its ability in predicting positive COVID-19 cases.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスの予測に有効な方法を見つけるための大きな努力にもかかわらず、ウイルスの性質と変異は、カバーされたケースを診断する上で重要な課題である。しかし,早期診断には胸部x線(cxr)像によるcovid-19予測モデルの開発が不可欠である。本稿では,CXR画像を用いた新型コロナウイルスの診断にランダム量子回路(RQC)を用いたハイブリッド量子古典畳み込みニューラルネットワーク(HQCNN)モデルを提案する。 1161のCOVID-19、1575の正常、5216の肺炎画像を含む6952枚のCXR画像がこの研究のデータセットとして使用された。提案するhqcnnモデルは,最初のデータセットでは98.4\%,感度99.3\%の精度で高い性能を達成した。さらに、第2のデータセットの場合、99\%の精度と99.7\%の感度を得た。また、第3のマルチクラスデータセットでは、それぞれ88.6\%と88.7\%の精度と感度を達成した。さらに、hqcnnモデルは、バランスのとれた精度、精度、f1測定値、auc-rocスコアで様々なモデルを上回る。実験結果は,新型ウイルスの陽性例の予測能力を示すモデルによって得られた。

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