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/2105.08382v2
- Date: Wed, 29 May 2024 17:18:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-01 00:29:19.902297
- 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で事前訓練したResNet50を用いたコロナ病に対応するX線画像の転写学習アプローチ
- Authors: Mahyar Bolhassani,
- Abstract要約: ImageNetデータセットとCheXNetデータセットによって事前訓練されたResNet50に基づいて、ディープモデルをトレーニングする。
Kaggle氏が導入した不均衡なCoronaHack Chest X-Rayデータセットに基づいて、バイナリとマルチクラスの分類を適用した。
- 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。
そのため, 早期診断は, 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。
最も信頼性の高い診断方法の1つは、肺のX線画像によるものである。
深層学習アプローチの助けを借りて,感染した肺の状態を知るための深層モデルを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データセットによって事前訓練されたResNet50に基づいて、ディープモデルをトレーニングする。
Kaggle氏が導入した不均衡なCoronaHack Chest X-Rayデータセットに基づいて、バイナリとマルチクラスの分類を適用した。
また,Focal lossとCross Entropy lossの比較を行った。
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