論文の概要: A Data Augmented Approach to Transfer Learning for Covid-19 Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02870v1
- Date: Thu, 5 Aug 2021 22:23:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-10 00:53:10.424040
- Title: A Data Augmented Approach to Transfer Learning for Covid-19 Detection
- Title（参考訳）: Covid-19検出のためのトランスファー学習のためのデータ拡張アプローチ
- Authors: Shagufta Henna, Aparna Reji
- Abstract要約: 早期のコビッドウイルス検出は、その拡散を防ぐための効果的な治療と隔離計画に役立つ。
近年、X線、超音波、CTスキャンを用いたコビッド19の検出にトランスファーラーニングが用いられている。
これらの提案手法に固有の大きな制限の1つは、ラベル付きデータセットのサイズ制限である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Covid-19 detection at an early stage can aid in an effective treatment and
isolation plan to prevent its spread. Recently, transfer learning has been used
for Covid-19 detection using X-ray, ultrasound, and CT scans. One of the major
limitations inherent to these proposed methods is limited labeled dataset size
that affects the reliability of Covid-19 diagnosis and disease progression. In
this work, we demonstrate that how we can augment limited X-ray images data by
using Contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE) to train the
last layer of the pre-trained deep learning models to mitigate the bias of
transfer learning for Covid-19 detection. We transfer learned various
pre-trained deep learning models including AlexNet, ZFNet, VGG-16, ResNet-18,
and GoogLeNet, and fine-tune the last layer by using CLAHE-augmented dataset.
The experiment results reveal that the CLAHE-based augmentation to various
pre-trained deep learning models significantly improves the model efficiency.
The pre-trained VCG-16 model with CLAHEbased augmented images achieves a
sensitivity of 95% using 15 epochs. AlexNet works show good sensitivity when
trained on non-augmented data. Other models demonstrate a value of less than
60% when trained on non-augmented data. Our results reveal that the sample bias
can negatively impact the performance of transfer learning which is
significantly improved by using CLAHE-based augmentation.
- Abstract（参考訳）: 早期のコビッドウイルス検出は、その拡散を防ぐための効果的な治療と隔離計画に役立つ。
近年、X線、超音波、CTスキャンを用いたコビッド19の検出にトランスファーラーニングが用いられている。
これらの方法に固有の大きな制限の1つは、Covid-19の診断と疾患進行の信頼性に影響を与えるラベル付きデータセットサイズである。
本研究では、コントラスト限定適応ヒストグラム等化(CLAHE)を用いて制限X線画像データを拡張し、事前学習したディープラーニングモデルの最後の層をトレーニングし、Covid-19検出のための転写学習のバイアスを軽減する方法を示す。
我々は、AlexNet、ZFNet、VGG-16、ResNet-18、GoogLeNetといった事前学習されたディープラーニングモデルを学び、CLAHE拡張データセットを使用して最後のレイヤを微調整した。
実験の結果, CLAHEに基づく様々な事前学習深層学習モデルへの拡張は, モデル効率を著しく向上させることがわかった。
CLAHE画像を用いた事前学習VCG-16モデルは15エポックを用いて95%の感度を実現する。
alexnet worksは、非提供データでトレーニングした場合の感度が良好である。
他のモデルは、強化されていないデータでトレーニングされたときに60%未満の値を示す。
以上の結果から, CLAHE法を用いて, サンプルバイアスが伝達学習の性能に悪影響を及ぼす可能性が示唆された。
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