論文の概要: CoviLearn: A Machine Learning Integrated Smart X-Ray Device in
Healthcare Cyber-Physical System for Automatic Initial Screening of COVID-19
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.05861v1
- Date: Wed, 9 Jun 2021 03:40:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-11 14:10:36.864140
- Title: CoviLearn: A Machine Learning Integrated Smart X-Ray Device in
Healthcare Cyber-Physical System for Automatic Initial Screening of COVID-19
- Title（参考訳）: covilearn:covid-19の自動初期スクリーニングのための医療サイバーフィジカルシステムにおける機械学習統合型スマートx線デバイス
- Authors: Debanjan Das, Chirag Samal, Deewanshu Ukey, Gourav Chowdhary, and
Saraju P. Mohanty
- Abstract要約: H-CPS(Healthcare Cyber-Physical System)における機械学習(ML)統合X線デバイスについて述べる。
本稿では,X線画像の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案する。
CoviLearnは、個人の胸部X線画像を考慮し、COVID-19陽性か陰性かを検出するのに有用である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32622301272834514
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The pandemic of novel Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) is widespread all
over the world causing serious health problems as well as serious impact on the
global economy. Reliable and fast testing of the COVID-19 has been a challenge
for researchers and healthcare practitioners. In this work we present a novel
machine learning (ML) integrated X-ray device in Healthcare Cyber-Physical
System (H-CPS) or smart healthcare framework (called CoviLearn) to allow
healthcare practitioners to perform automatic initial screening of COVID-19
patients. We propose convolutional neural network (CNN) models of X-ray images
integrated into an X-ray device for automatic COVID-19 detection. The proposed
CoviLearn device will be useful in detecting if a person is COVID-19 positive
or negative by considering the chest X-ray image of individuals. CoviLearn will
be useful tool doctors to detect potential COVID-19 infections instantaneously
without taking more intrusive healthcare data samples, such as saliva and
blood. COVID-19 attacks the endothelium tissues that support respiratory tract,
X-rays images can be used to analyze the health of a patient lungs. As all
healthcare centers have X-ray machines, it could be possible to use proposed
CoviLearn X-rays to test for COVID-19 without the especial test kits. Our
proposed automated analysis system CoviLearn which has 99% accuracy will be
able to save valuable time of medical professionals as the X-ray machines come
with a drawback as it needed a radiology expert.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス感染症(COVID-19)のパンデミックは世界中で広がり、深刻な健康問題や世界経済に深刻な影響を与えている。
新型コロナウイルス(covid-19)の信頼性と迅速な検査は、研究者や医療従事者にとって課題となっている。
本研究は、医療従事者が新型コロナウイルス患者の自動初期スクリーニングを行えるように、新しい機械学習(ML)統合X線デバイスをHealthcare Cyber-Physical System(H-CPS)またはスマートヘルスケアフレームワーク(CoviLearn)に提示する。
本稿では,x線装置に組み込まれたx線画像の畳み込みニューラルネットワーク(cnn)モデルを提案する。
提案装置は、患者の胸部x線画像を考慮して、新型コロナウイルス陽性か陰性かを検出するのに有用である。
CoviLearnは、唾液や血液などのより侵入的な医療データを採取することなく、新型コロナウイルス感染症を即時に検出する便利なツールである。
新型コロナウイルス(covid-19)は呼吸器を支える内皮組織を攻撃し、x線画像は患者の肺の健康分析に使用できる。
すべての医療センターにX線装置があるため、特定の検査キットなしで新型コロナウイルスの検査に提案されているコビレンX線を使用することができる。
99%の精度を持つ自動分析システムcovilearnは、x線装置が放射線専門家を必要とする場合に欠点となるため、医療専門家の貴重な時間を節約できる。
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