論文の概要: Transfer learning approach to Classify the X-ray image that corresponds
to corona disease Using ResNet50 pretrained by ChexNet
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.08382v1
- Date: Tue, 18 May 2021 09:12:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-19 13:52:59.447016
- Title: Transfer learning approach to Classify the X-ray image that corresponds
to corona disease Using ResNet50 pretrained by ChexNet
- Title（参考訳）: chexnetで事前学習したresnet50を用いたコロナ病に対応するx線画像の分類
- Authors: Mahyar Bolhassani
- Abstract要約: ImageNetデータセットとCheXNetデータセットでプリトレーニングされたResNet50に基づくディープモデルをトレーニングします。
kaggle が導入した非バランスな coronahack 胸部 x-ray データセットに基づいて,バイナリ分類とマルチクラス分類の両方を適用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Coronavirus adversely has affected people worldwide. There are common
symptoms between the Covid19 virus disease and other respiratory diseases like
pneumonia or Influenza. Therefore, diagnosing it fast is crucial not only to
save patients but also to prevent it from spreading. One of the most reliant
methods of diagnosis is through X-ray images of a lung. With the help of deep
learning approaches, we can teach the deep model to learn the condition of an
affected lung. Therefore, it can classify the new sample as if it is a Covid19
infected patient or not. In this project, we train a deep model based on
ResNet50 pretrained by ImageNet dataset and CheXNet dataset. Based on the
imbalanced CoronaHack Chest X-Ray dataset introducing by Kaggle we applied both
binary and multi-class classification. Also, we compare the results when using
Focal loss and Cross entropy loss.
- Abstract（参考訳）: コロナウイルスは世界中の人々に悪影響を及ぼした。
コビッド19ウイルスと肺炎やインフルエンザなどの他の呼吸器疾患との間には共通の症状がある。
したがって、迅速な診断は患者を救うだけでなく、感染拡大を防ぐためにも重要である。
最も頼りになる診断方法の1つは、肺のx線像である。
深層学習アプローチの助けを借りて、深層モデルに影響のある肺の状態を学ぶように教えることができる。
したがって、新しいサンプルをCovid19感染患者であるかどうかの分類が可能である。
このプロジェクトでは、imagenetデータセットとchexnetデータセットで事前トレーニングされたresnet50に基づく深いモデルをトレーニングします。
kaggle が導入した非バランスな coronahack 胸部 x-ray データセットに基づいて,バイナリ分類とマルチクラス分類の両方を適用した。
また,焦点損失とクロスエントロピー損失を用いた場合の比較を行った。
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