論文の概要: COVID-19 Detection from Chest X-ray Images using Imprinted Weights Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01710v1
• Date: Tue, 4 May 2021 19:01:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-07 01:05:51.221877
• Title: COVID-19 Detection from Chest X-ray Images using Imprinted Weights Approach
• Title（参考訳）: インプリント重量法による胸部X線画像からのCOVID-19検出
• Authors: Jianxing Zhang, Pengcheng Xi, Ashkan Ebadi, Hilda Azimi, Stephane Tremblay, Alexander Wong
• Abstract要約: 胸部X線撮影は、COVID-19の代替スクリーニング方法です。 コンピュータ支援診断(CAD)は低コストで高速で実現可能であることが証明されている。 この課題に対処するために,インプリント重みという低ショット学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.05664774727208
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The COVID-19 pandemic has had devastating effects on the well-being of the global population. The pandemic has been so prominent partly due to the high infection rate of the virus and its variants. In response, one of the most effective ways to stop infection is rapid diagnosis. The main-stream screening method, reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR), is time-consuming, laborious and in short supply. Chest radiography is an alternative screening method for the COVID-19 and computer-aided diagnosis (CAD) has proven to be a viable solution at low cost and with fast speed; however, one of the challenges in training the CAD models is the limited number of training data, especially at the onset of the pandemic. This becomes outstanding precisely when the quick and cheap type of diagnosis is critically needed for flattening the infection curve. To address this challenge, we propose the use of a low-shot learning approach named imprinted weights, taking advantage of the abundance of samples from known illnesses such as pneumonia to improve the detection performance on COVID-19.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、世界の人口の豊かさに打撃を与えている。 このパンデミックは、ウイルスとその変異体の感染率の高さから、非常に顕著である。 感染を止める最も効果的な方法の1つは、迅速な診断である。 逆転写-ポリメラーゼ鎖反応 (RT-PCR) は, 経時的, 時間的, 手間, 短供給である。 胸部X線撮影は、新型コロナウイルス(COVID-19)の代替スクリーニング法であり、コンピュータ支援診断(CAD)は、低コストで高速で実現可能であることが証明されているが、CADモデルのトレーニングの課題の1つは、特にパンデミックの開始時に、訓練データの限られた数である。 感染曲線の平坦化に急速かつ安価に診断を行う必要がある場合、これは極めて顕著となる。 この課題に対処するために,肺炎などの既往の疾患からのサンプルを多量に活用して,インプリントウェイト(inprinted weights)という低ショット学習手法を提案する。

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