論文の概要: MIA-COV19D: COVID-19 Detection through 3-D Chest CT Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07524v1
• Date: Mon, 14 Jun 2021 15:48:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-15 16:16:29.521455
• Title: MIA-COV19D: COVID-19 Detection through 3-D Chest CT Image Analysis
• Title（参考訳）: MIA-COV19D : 3次元胸部CT画像解析によるCOVID-19検出
• Authors: Dimitrios Kollias and Anastasios Arsenos and Levon Soukissian and Stefanos Kollias
• Abstract要約: 約5,000個の3次元CTスキャンからなる,COVID-19に注釈を付したCOV19-CT-DBデータベースについて報告する。 プライバシー上の問題から、公開可能なCOVID-19 CTデータセットの入手は非常に困難である。 また,CNN-RNNネットワークに基づく深層学習手法を提案し,その性能をCOVID19-CT-DBデータベース上で報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.5497948012757865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Early and reliable COVID-19 diagnosis based on chest 3-D CT scans can assist medical specialists in vital circumstances. Deep learning methodologies constitute a main approach for chest CT scan analysis and disease prediction. However, large annotated databases are necessary for developing deep learning models that are able to provide COVID-19 diagnosis across various medical environments in different countries. Due to privacy issues, publicly available COVID-19 CT datasets are highly difficult to obtain, which hinders the research and development of AI-enabled diagnosis methods of COVID-19 based on CT scans. In this paper we present the COV19-CT-DB database which is annotated for COVID-19, consisting of about 5,000 3-D CT scans, We have split the database in training, validation and test datasets. The former two datasets can be used for training and validation of machine learning models, while the latter will be used for evaluation of the developed models. We also present a deep learning approach, based on a CNN-RNN network and report its performance on the COVID19-CT-DB database.
• Abstract（参考訳）: 胸部3次元ctスキャンに基づく早期かつ信頼性の高い新型コロナウイルス診断は、重要な状況で医療専門家を助ける。 深層学習法は胸部CTスキャン解析と疾患予測の主要なアプローチである。 しかし、さまざまな国の様々な医療環境に新型コロナウイルスの診断を提供することができるディープラーニングモデルを開発するためには、大きな注釈付きデータベースが必要である。 プライバシー上の問題により、公開されているCOVID-19 CTデータセットの入手は非常に困難であり、CTスキャンに基づいたAI対応診断方法の研究と開発を妨げる。 本稿では,covid-19対応のcov19-ct-dbデータベースを,約5,000の3次元ctスキャンから作成し,トレーニング,検証,テストデータセットでデータベースを分割した。 前者の2つのデータセットは、機械学習モデルのトレーニングと検証に使用され、後者は、開発したモデルの評価に使用される。 また,CNN-RNNネットワークに基づく深層学習手法を提案し,その性能をCOVID19-CT-DBデータベース上で報告する。

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