論文の概要: DenResCov-19: A deep transfer learning network for robust automatic classification of COVID-19, pneumonia, and tuberculosis from X-rays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04006v1
• Date: Thu, 8 Apr 2021 18:49:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-13 00:52:08.042331
• Title: DenResCov-19: A deep transfer learning network for robust automatic classification of COVID-19, pneumonia, and tuberculosis from X-rays
• Title（参考訳）: DenResCov-19:X線による新型コロナウイルス、肺炎、結核の自動分類のためのディープトランスファー学習ネットワーク
• Authors: Michail Mamalakis, Andrew J. Swift, Bart Vorselaars, Surajit Ray, Simonne Weeks, Weiping Ding, Richard H. Clayton, Louise S. Mackenzie, Abhirup Banerjee
• Abstract要約: 胸部X線画像に基づいて, 新型コロナウイルス, 肺炎, 結核患者を診断するための新しいディープトランスファー学習パイプラインを開発した。 提案モデルでは、畳み込みニューラルネットワークブロックを備えた余剰層を作成し、これらの2つのモデルを組み合わせて、どちらのモデルよりも優れた性能を確立する。 提案したネットワークの性能を,2クラス(肺炎対健康),3クラス(COVID-19を含む),4クラス(結核を含む)の分類問題で検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.018841080179197
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The global pandemic of COVID-19 is continuing to have a significant effect on the well-being of global population, increasing the demand for rapid testing, diagnosis, and treatment. Along with COVID-19, other etiologies of pneumonia and tuberculosis constitute additional challenges to the medical system. In this regard, the objective of this work is to develop a new deep transfer learning pipeline to diagnose patients with COVID-19, pneumonia, and tuberculosis, based on chest x-ray images. We observed in some instances DenseNet and Resnet have orthogonal performances. In our proposed model, we have created an extra layer with convolutional neural network blocks to combine these two models to establish superior performance over either model. The same strategy can be useful in other applications where two competing networks with complementary performance are observed. We have tested the performance of our proposed network on two-class (pneumonia vs healthy), three-class (including COVID-19), and four-class (including tuberculosis) classification problems. The proposed network has been able to successfully classify these lung diseases in all four datasets and has provided significant improvement over the benchmark networks of DenseNet, ResNet, and Inception-V3. These novel findings can deliver a state-of-the-art pre-screening fast-track decision network to detect COVID-19 and other lung pathologies.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)の世界的なパンデミックは、世界の人口の豊かさに影響を与え、迅速な検査、診断、治療の需要が高まっている。 新型コロナウイルス(COVID-19)とともに、他の肺炎や結核の病因も医療システムにとって新たな課題となっている。 本研究の目的は、胸部X線画像に基づいて、新型コロナウイルス、肺炎、結核の患者を診断するための新しい深層移行学習パイプラインを開発することである。 いくつかのケースでは、DenseNetとResnetは直交性能を持つ。 提案モデルでは、畳み込みニューラルネットワークブロックを備えた余剰層を作成し、これらの2つのモデルを組み合わせて、どちらのモデルよりも優れた性能を確立する。 同じ戦略は、相補的な性能を持つ2つの競合するネットワークが観察される他のアプリケーションで有用である。 提案したネットワークの性能を,2クラス(肺炎対健康),3クラス(COVID-19を含む),4クラス(結核を含む)の分類問題で検証した。 提案するネットワークは4つのデータセットすべてにおいてこれらの肺疾患の分類に成功しており、drknet、resnet、inception-v3のベンチマークネットワークを大きく改善した。 これらの新たな発見は、新型コロナウイルスやその他の肺疾患を検出する、最先端の高速トラック決定ネットワークを提供する。

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