論文の概要: COVID-19 Pneumonia Severity Prediction using Hybrid Convolution-Attention Neural Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02672v1
• Date: Tue, 6 Jul 2021 15:26:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-07 17:59:33.408727
• Title: COVID-19 Pneumonia Severity Prediction using Hybrid Convolution-Attention Neural Architectures
• Title（参考訳）: ハイブリッド・コンボリューション・アテンション・ニューラルアーキテクチャによる肺炎の重症度予測
• Authors: Nam Nguyen, J. Morris Chang
• Abstract要約: 本稿では,調査データセットの極めて少ないデータシナリオを対象とした,データ中心の事前学習を提案する。 次に、Transformer と Hopfield ネットワークからの自己アテンションを利用する2つのハイブリッド畳み込み型ニューラルネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.162410142452926
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study proposed a novel framework for COVID-19 severity prediction, which is a combination of data-centric and model-centric approaches. First, we propose a data-centric pre-training for extremely scare data scenarios of the investigating dataset. Second, we propose two hybrid convolution-attention neural architectures that leverage the self-attention from Transformer and Hopfield networks. Our proposed approach achieves significant improvement from the conventional baseline approach. The best model from our proposed approach achieves $R^2 = 0.85 \pm 0.05$ and Pearson correlation coefficient $\rho = 0.92 \pm 0.02$ in geographic extend and $R^2 = 0.72 \pm 0.09, \rho = 0.85\pm 0.06$ in opacity prediction.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、データ中心とモデル中心のアプローチを組み合わせた、新型コロナウイルス重症度予測の新しいフレームワークを提案する。 まず,調査データセットの極めて怖いデータシナリオに対して,データ中心の事前学習を提案する。 次に、Transformer と Hopfield ネットワークからの自己アテンションを利用する2つのハイブリッド畳み込み型ニューラルネットワークを提案する。 提案手法は,従来のベースラインアプローチから大幅に改善されている。 R^2 = 0.85 \pm 0.05$およびピアソン相関係数$\rho = 0.92 \pm 0.02$、R^2 = 0.72 \pm 0.09, \rho = 0.85\pm 0.06$を不透明度予測で達成した。

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