論文の概要: Dual-Attention Residual Network for Automatic Diagnosis of COVID-19
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06779v1
- Date: Fri, 14 May 2021 11:59:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-17 17:43:55.708116
- Title: Dual-Attention Residual Network for Automatic Diagnosis of COVID-19
- Title（参考訳）: 新型ウイルスの自動診断のためのデュアルアテンション残差ネットワーク
- Authors: Jun Shi, Huite Yi, Xiaoyu Hao, Hong An, Wei Wei
- Abstract要約: 我々は,他の一般的な肺炎患者や正常者から,CT画像を用いてCOVID-19を自動同定する新たな残留ネットワークを提案する。
この方法では、他の2つのクラスと94.7%の精度、93.73%の感度、98.28%の特異性、95.26%のF1スコア、および受信機動作特性曲線(AUC)の0.99の領域を区別することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.941255691176647
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The ongoing global pandemic of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) has posed
serious threat to public health and the economy. Rapid and accurate diagnosis
of COVID-19 is crucial to prevent the further spread of the disease and reduce
its mortality. Chest computed tomography (CT) is an effective tool for the
early diagnosis of lung diseases including pneumonia. However, detecting
COVID-19 from CT is demanding and prone to human errors as some early-stage
patients may have negative findings on images. In this study, we propose a
novel residual network to automatically identify COVID-19 from other common
pneumonia and normal people using CT images. Specifically, we employ the
modified 3D ResNet18 as the backbone network, which is equipped with both
channel-wise attention (CA) and depth-wise attention (DA) modules to further
improve the diagnostic performance. Experimental results on the large
open-source dataset show that our method can differentiate COVID-19 from the
other two classes with 94.7% accuracy, 93.73% sensitivity, 98.28% specificity,
95.26% F1-score, and an area under the receiver operating characteristic curve
(AUC) of 0.99, outperforming baseline methods. These results demonstrate that
the proposed method could potentially assist the clinicians in performing a
quick diagnosis to fight COVID-19.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスの世界的なパンデミック(covid-19)は、公衆衛生と経済に深刻な脅威をもたらしている。
新型コロナウイルスの迅速かつ正確な診断は、病気のさらなる拡散を防ぎ、死亡率を減らすために重要である。
胸部CTは肺炎などの肺疾患の早期診断に有効なツールである。
しかし、一部の早期患者は画像に陰性な所見がある可能性があるため、CTからCOVID-19を検出することは人為的な誤りを招きやすい。
そこで本研究では,他の肺炎患者や一般人のCT画像からCOVID-19を自動的に検出する新たな残留ネットワークを提案する。
具体的には,改良された3d resnet18をバックボーンネットワークとして使用し,チャネルワイズ・アテンション (ca) と深度ワイズ・アテンション (da) モジュールを備え,診断性能をさらに向上させる。
大規模オープンソースデータセットを用いた実験の結果, 94.7%の精度, 93.73%の感度, 98.28%の特異性, 95.26%のf1-score, 受信機動作特性曲線 (auc) 下の0.99の領域でcovid-19を他の2クラスと区別できることがわかった。
これらの結果から,本手法が臨床医の早期診断支援に役立つ可能性が示唆された。
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