論文の概要: WisdomNet: Prognosis of COVID-19 with Slender Prospect of False Negative Cases and Vaticinating the Probability of Maturation to ARDS using Posteroanterior Chest X-Rays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01392v1
• Date: Sat, 3 Jul 2021 09:55:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-07 09:32:41.274943
• Title: WisdomNet: Prognosis of COVID-19 with Slender Prospect of False Negative Cases and Vaticinating the Probability of Maturation to ARDS using Posteroanterior Chest X-Rays
• Title（参考訳）: wisdomnet:後天性胸部x線撮影による偽陰性症例の低予後とardsの成熟確率
• Authors: Peeyush Kumar, Ayushe Gangal and Sunita Kumari
• Abstract要約: WisdomNetと呼ばれる新しいニューラルネットワークは、胸部X線を用いた新型コロナウイルスの診断のために提案されている。 WisdomNetはWisdom of Crowdsという概念を創始のアイデアとして使っている。 胸部X線画像を入力として利用する2層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Coronavirus is a large virus family consisting of diverse viruses, some of which disseminate among mammals and others cause sickness among humans. COVID-19 is highly contagious and is rapidly spreading, rendering its early diagnosis of preeminent status. Researchers, medical specialists and organizations all over the globe have been working tirelessly to combat this virus and help in its containment. In this paper, a novel neural network called WisdomNet has been proposed, for the diagnosis of COVID-19 using chest X-rays. The WisdomNet uses the concept of Wisdom of Crowds as its founding idea. It is a two-layered convolutional Neural Network (CNN), which takes chest x-ray images as input. Both layers of the proposed neural network consist of a number of neural networks each. The dataset used for this study consists of chest x-ray images of COVID-19 positive patients, compiled and shared by Dr. Cohen on GitHub, and the chest x-ray images of healthy lungs and lungs affected by viral and bacterial pneumonia were obtained from Kaggle. The network not only pinpoints the presence of COVID-19, but also gives the probability of the disease maturing into Acute Respiratory Distress Syndrome (ARDS). Thus, predicting the progression of the disease in the COVID-19 positive patients. The network also slender the occurrences of false negative cases by employing a high threshold value, thus aids in curbing the spread of the disease and gives an accuracy of 100% for successfully predicting COVID-19 among the chest x-rays of patients affected with COVID-19, bacterial and viral pneumonia.
• Abstract（参考訳）: ウイルスは多様なウイルスからなる大きなウイルスファミリーであり、一部のウイルスは哺乳類に広まり、他のウイルスはヒトに病気を引き起こす。 新型コロナウイルスは高度に感染し、急速に拡大しており、早期に既往の状態を診断している。 世界中の研究者、医療専門家、組織は、このウイルスと闘い、その封じ込めを助けるために熱心に取り組んできた。 本稿では,胸部X線を用いた新型コロナウイルスの診断のために,WisdomNetと呼ばれる新しいニューラルネットワークが提案されている。 WisdomNetはWisdom of Crowdsという概念を創始のアイデアとしている。 胸部X線画像を入力として利用する2層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)である。 提案するニューラルネットワークの両レイヤはそれぞれ,複数のニューラルネットワークで構成されている。 本研究に用いられたデータセットはcohen博士がgithubで編集し共有したcovid-19陽性患者の胸部x線画像からなり、カグルからウイルス性肺炎および細菌性肺炎の影響を受ける健康な肺と肺の胸部x線画像を得た。 このネットワークは、新型コロナウイルスの存在を突き止めるだけでなく、急性呼吸障害症候群(ARDS)に成熟する可能性も示している。 これにより、covid-19陽性患者の疾患の進行を予測することができる。 また、このネットワークは偽陰性症例の発生を、閾値の高い値で抑制し、感染拡大を抑制するのに役立ち、covid-19、細菌、ウイルス性肺炎を患った患者の胸部x線中のcovid-19の予測に100%の精度を与える。

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