論文の概要: Twin Augmented Architectures for Robust Classification of COVID-19 Chest
X-Ray Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07975v1
- Date: Tue, 16 Feb 2021 06:50:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-17 15:15:11.581724
- Title: Twin Augmented Architectures for Robust Classification of COVID-19 Chest
X-Ray Images
- Title（参考訳）: 新型コロナウイルス胸部x線画像のロバスト分類のための2重拡張アーキテクチャ
- Authors: Kartikeya Badola, Sameer Ambekar, Himanshu Pant, Sumit Soman, Anuradha
Sural, Rajiv Narang, Suresh Chandra and Jayadeva
- Abstract要約: COVID-19のゴールドスタンダードはRT-PCRであり、テスト施設は限られており、常に最適に配布されるわけではありません。
データセット選択の一般的な選択は、データの均一性に悩まされ、誤った結果をもたらすことを示す。
我々は、一般的な事前学習深層学習モデルを修正するために、ツイン拡張と呼ばれる最先端技術を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.127080932156285
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The gold standard for COVID-19 is RT-PCR, testing facilities for which are
limited and not always optimally distributed. Test results are delayed, which
impacts treatment. Expert radiologists, one of whom is a co-author, are able to
diagnose COVID-19 positivity from Chest X-Rays (CXR) and CT scans, that can
facilitate timely treatment. Such diagnosis is particularly valuable in
locations lacking radiologists with sufficient expertise and familiarity with
COVID-19 patients. This paper has two contributions. One, we analyse literature
on CXR based COVID-19 diagnosis. We show that popular choices of dataset
selection suffer from data homogeneity, leading to misleading results. We
compile and analyse a viable benchmark dataset from multiple existing
heterogeneous sources. Such a benchmark is important for realistically testing
models. Our second contribution relates to learning from imbalanced data.
Datasets for COVID X-Ray classification face severe class imbalance, since most
subjects are COVID -ve. Twin Support Vector Machines (Twin SVM) and Twin Neural
Networks (Twin NN) have, in recent years, emerged as effective ways of handling
skewed data. We introduce a state-of-the-art technique, termed as Twin
Augmentation, for modifying popular pre-trained deep learning models. Twin
Augmentation boosts the performance of a pre-trained deep neural network
without requiring re-training. Experiments show, that across a multitude of
classifiers, Twin Augmentation is very effective in boosting the performance of
given pre-trained model for classification in imbalanced settings.
- Abstract（参考訳）: COVID-19のゴールドスタンダードはRT-PCRです。テスト施設は限られており、常に最適に配布されるわけではありません。
検査結果は遅れ、治療に影響を及ぼす。
共同著者の1人である専門家放射線学者は、胸部X線(CXR)とCTスキャンからCOVID-19陽性を診断し、タイムリーな治療を容易にすることができます。
このような診断は、新型コロナウイルス患者に十分な専門知識と慣れ親しんだ放射線科医を欠いた場所では特に有用である。
この論文には2つの貢献がある。
まず、CXRベースのCOVID-19診断に関する文献を分析します。
データセット選択の一般的な選択は、データの均一性に悩まされ、誤った結果をもたらすことを示す。
複数の既存の異種ソースから実行可能なベンチマークデータセットをコンパイルおよび分析します。
このようなベンチマークは、現実的なテストモデルにとって重要である。
第2の貢献は、不均衡なデータからの学習に関するものです。
COVID X-Ray分類のデータセットは、ほとんどの被験者がCOVID-veであるため、重度のクラス不均衡に直面します。
Twin Support Vector Machines (Twin SVM) と Twin Neural Networks (Twin NN) は、近年、スキューデータを扱う効果的な方法として現れている。
我々は、一般的な事前学習深層学習モデルを修正するために、ツイン拡張と呼ばれる最先端技術を導入する。
Twin Augmentationは、再トレーニングを必要とせずに、事前訓練されたディープニューラルネットワークのパフォーマンスを向上します。
実験により、複数の分類器をまたいで、2つの拡張が、不均衡設定における分類のための訓練済みモデルの性能を高めるのに非常に効果的であることが示されている。
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