Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multimodal Detection of COVID-19 Symptoms using Deep Learning & Probability-based Weighting of Modes

論文の概要: Multimodal Detection of COVID-19 Symptoms using Deep Learning & Probability-based Weighting of Modes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.01669v1
Date: Fri, 3 Sep 2021 10:58:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-09 04:09:57.906598
Title: Multimodal Detection of COVID-19 Symptoms using Deep Learning & Probability-based Weighting of Modes
Title（参考訳）: 深層学習と確率に基づくモードの重み付けによるCOVID-19症状のマルチモーダル検出
Authors: Meysam Effati, Yu-Chen Sun, Hani E. Naguib, Goldie Nejat
Abstract要約: 新型コロナウイルスのパンデミックは、21世紀で最も困難な医療危機の1つだ。新型コロナウイルス(COVID-19)の患者は、うっ血、発熱、息の短さなど、複数の症状を呈することがある。本稿では,既存の深層学習分類器と新しい確率に基づく重み付け機能を組み込むことで,新型コロナウイルスの予測を行うマルチモーダル手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8388425545775386
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The COVID-19 pandemic is one of the most challenging healthcare crises during the 21st century. As the virus continues to spread on a global scale, the majority of efforts have been on the development of vaccines and the mass immunization of the public. While the daily case numbers were following a decreasing trend, the emergent of new virus mutations and variants still pose a significant threat. As economies start recovering and societies start opening up with people going back into office buildings, schools, and malls, we still need to have the ability to detect and minimize the spread of COVID-19. Individuals with COVID-19 may show multiple symptoms such as cough, fever, and shortness of breath. Many of the existing detection techniques focus on symptoms having the same equal importance. However, it has been shown that some symptoms are more prevalent than others. In this paper, we present a multimodal method to predict COVID-19 by incorporating existing deep learning classifiers using convolutional neural networks and our novel probability-based weighting function that considers the prevalence of each symptom. The experiments were performed on an existing dataset with respect to the three considered modes of coughs, fever, and shortness of breath. The results show considerable improvements in the detection of COVID-19 using our weighting function when compared to an equal weighting function.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスのパンデミックは21世紀で最も困難な医療危機の1つだ。ウイルスが世界的な規模で拡大を続ける中、多くの努力はワクチンの開発と大衆の大量免疫に向けられている。毎日のケース数は減少傾向にあるが、新しいウイルス変異や変異の出現は依然として重大な脅威となっている。経済が回復し始め、社会が人々がオフィスビル、学校、モールに戻るにつれて、新型コロナウイルス(covid-19)の感染拡大を検知し、最小化する能力が必要です。新型コロナウイルス(COVID-19)の患者は、痛み、発熱、息の短さなど、複数の症状を示すことがある。既存の検出技術の多くは、同じ重要性の症状に焦点を当てている。しかし、いくつかの症状は他の症状よりも多いことが示されている。本稿では、畳み込みニューラルネットワークを用いた既存のディープラーニング分類器と、各症状の頻度を考慮した新しい確率に基づく重み付け機能を組み合わせることで、COVID-19を予測するマルチモーダル手法を提案する。実験は既存のデータセットで行われ、これら3つの方法が検討され、発熱、呼吸の短さが報告された。その結果,同量の重み付け機能と比較して,重み付け機能を用いた新型コロナウイルス検出の精度が向上した。

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