論文の概要: Data Augmentation and CNN Classification For Automatic COVID-19 Diagnosis From CT-Scan Images On Small Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.07148v1
• Date: Mon, 16 Aug 2021 15:23:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-17 17:32:14.204555
• Title: Data Augmentation and CNN Classification For Automatic COVID-19 Diagnosis From CT-Scan Images On Small Dataset
• Title（参考訳）: 小型データセット上のCTスキャン画像からのCOVID-19自動診断のためのデータ拡張とCNN分類
• Authors: Weijun Tan, Hongwei Guo
• Abstract要約: 肺CT画像からのCOVID1-19自動診断フレームワークを提案する。 本論文では,複数のHounsfield Unit(HU)正規化ウィンドウを用いた一意かつ効果的なデータ拡張手法を提案する。 トレーニング・検証データセットでは,患者の分類精度は93.39%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: We present an automatic COVID1-19 diagnosis framework from lung CT images. The focus is on signal processing and classification on small datasets with efforts putting into exploring data preparation and augmentation to improve the generalization capability of the 2D CNN classification models. We propose a unique and effective data augmentation method using multiple Hounsfield Unit (HU) normalization windows. In addition, the original slice image is cropped to exclude background, and a filter is applied to filter out closed-lung images. For the classification network, we choose to use 2D Densenet and Xception with the feature pyramid network (FPN). To further improve the classification accuracy, an ensemble of multiple CNN models and HU windows is used. On the training/validation dataset, we achieve a patient classification accuracy of 93.39%.
• Abstract（参考訳）: 肺CT画像からのCOVID1-19自動診断フレームワークを提案する。 焦点は、小さなデータセットの信号処理と分類であり、2d cnn分類モデルの一般化能力を改善するためのデータ準備と拡張の探求に力を入れている。 本論文では,複数のHounsfield Unit(HU)正規化ウィンドウを用いた一意かつ効果的なデータ拡張手法を提案する。 また、元のスライス画像は、背景を除外するために切り抜かれ、フィルターを適用してクローズドlung画像をフィルタする。 分類ネットワークでは,特徴ピラミッドネットワーク (fpn) を用いて2次元密度ネットとxceptionを用いた。 分類精度をさらに向上するため、複数のCNNモデルとHUウィンドウのアンサンブルを使用する。 トレーニング・検証データセットでは,患者の分類精度は93.39%である。

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