論文の概要: Insight about Detection, Prediction and Weather Impact of Coronavirus
(Covid-19) using Neural Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02173v1
- Date: Mon, 5 Apr 2021 22:18:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-07 23:28:39.104017
- Title: Insight about Detection, Prediction and Weather Impact of Coronavirus
(Covid-19) using Neural Network
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いたコロナウイルス(Covid-19)の検出・予測・気象影響に関する知見
- Authors: A K M Bahalul Haque, Tahmid Hasan Pranto, Abdulla All Noman and Atik
Mahmood
- Abstract要約: 新型コロナウイルスによる壊滅的なパンデミック(covid-19)で、世界は厳しい状況に直面している
このウイルスの感染者数は日増しに増加しており、すでに6400万人を超えています。
深層ニューラルネットワークを用いて胸部x線から感染者を検出することは、時間と労力の節約のソリューションとして応用できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The world is facing a tough situation due to the catastrophic pandemic caused
by novel coronavirus (COVID-19). The number people affected by this virus are
increasing exponentially day by day and the number has already crossed 6.4
million. As no vaccine has been discovered yet, the early detection of patients
and isolation is the only and most effective way to reduce the spread of the
virus. Detecting infected persons from chest X-Ray by using Deep Neural
Networks, can be applied as a time and laborsaving solution. In this study, we
tried to detect Covid-19 by classification of Covid-19, pneumonia and normal
chest X-Rays. We used five different Convolutional Pre-Trained Neural Network
models (VGG16, VGG19, Xception, InceptionV3 and Resnet50) and compared their
performance. VGG16 and VGG19 shows precise performance in classification. Both
models can classify between three kinds of X-Rays with an accuracy over 92%.
Another part of our study was to find the impact of weather factors
(temperature, humidity, sun hour and wind speed) on this pandemic using
Decision Tree Regressor. We found that temperature, humidity and sun-hour
jointly hold 85.88% impact on escalation of Covid-19 and 91.89% impact on death
due to Covid-19 where humidity has 8.09% impact on death. We also tried to
predict the death of an individual based on age, gender, country, and location
due to COVID-19 using the LogisticRegression, which can predict death of an
individual with a model accuracy of 94.40%.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスによる壊滅的なパンデミック(covid-19)で、世界は厳しい状況に直面している。
感染者数は日々急増しており、すでに640万人を超えている。
ワクチンはまだ見つかっていないため、患者と隔離の早期発見はウイルスの感染拡大を減らす唯一の手段であり、最も効果的な方法である。
深層ニューラルネットワークを用いて胸部x線から感染者を検出することは、時間と労力の節約のソリューションとして応用できる。
本研究では,コビッド19,肺炎,正常胸部X線を分類し,コビッド19の検出を試みた。
5種類の畳み込み型ニューラルネットワークモデル(vgg16,vgg19,xception,inceptionv3,resnet50)を用いた。
VGG16とVGG19は、分類において正確な性能を示す。
どちらのモデルも92%以上の精度で3種類のX線を分類できる。
また,気候要因(気温,湿度,太陽時間,風速)が,このパンデミックに与える影響を決定木回帰器を用いて調査した。
その結果、気温、湿度、日照時間はコビッド19のエスカレーションに85.88%、そしてコビッド19による死亡に91.89%の影響を及ぼすことがわかった。
また、ロジスティックレグレッション(logisticregression)を用いて、新型コロナウイルスによる年齢、性別、国、場所に基づいて個人の死亡を予測し、モデル精度94.40%の個人の死亡を予測しようとした。
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