論文の概要: Intelligent computational model for the classification of Covid-19 with chest radiography compared to other respiratory diseases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05536v1
• Date: Thu, 12 Aug 2021 05:07:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-14 01:04:43.770817
• Title: Intelligent computational model for the classification of Covid-19 with chest radiography compared to other respiratory diseases
• Title（参考訳）: 胸部X線撮影によるCovid-19の分類と他の呼吸器疾患との比較
• Authors: Paula Santos
• Abstract要約: 統計的および計算的な方法で処理された肺X線画像は、肺炎と新型コロナウイルスを区別することができる。 本研究は、新型コロナウイルスの疑いのある患者を診察し、診断する方法を改善するために、肺X線の特徴を抽出することが可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Lung X-ray images, if processed using statistical and computational methods, can distinguish pneumonia from COVID-19. The present work shows that it is possible to extract lung X-ray characteristics to improve the methods of examining and diagnosing patients with suspected COVID-19, distinguishing them from malaria, dengue, H1N1, tuberculosis, and Streptococcus pneumonia. More precisely, an intelligent computational model was developed to process lung X-ray images and classify whether the image is of a patient with COVID-19. The images were processed and extracted their characteristics. These characteristics were the input data for an unsupervised statistical learning method, PCA, and clustering, which identified specific attributes of X-ray images with Covid-19. The introduction of statistical models allowed a fast algorithm, which used the X-means clustering method associated with the Bayesian Information Criterion (CIB). The developed algorithm efficiently distinguished each pulmonary pathology from X-ray images. The method exhibited excellent sensitivity. The average recognition accuracy of COVID-19 was 0.93 and 0.051.
• Abstract（参考訳）: 統計的および計算的な方法で処理された肺X線画像は、肺炎と新型コロナウイルスを区別することができる。 本研究は, マラリア, デング, H1N1, 結核, Streptococcus pneumonia を鑑別し, 肺X線学的特徴を抽出し, 患者を検査し, 診断する方法を改善することができることを示す。 より正確には、肺X線画像を処理し、その画像が新型コロナウイルス患者のものであるかどうかを分類するインテリジェントな計算モデルが開発された。 画像は処理され,その特徴を抽出した。 これらの特徴は、教師なし統計学習法、PCA、クラスタリングの入力データであり、コビッド19でX線画像の特徴を特定できた。 統計モデルの導入により、ベイズ情報基準(CIB)に関連するX平均クラスタリング手法を用いた高速アルゴリズムが実現された。 開発したアルゴリズムはX線画像から各肺病理を効率よく識別する。 感度は良好であった。 平均認識精度は0.93と0.051であった。

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