論文の概要: Recognition of COVID-19 Disease Utilizing X-Ray Imaging of the Chest Using CNN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02103v1
• Date: Sun, 5 Sep 2021 15:31:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-08 05:01:43.858900
• Title: Recognition of COVID-19 Disease Utilizing X-Ray Imaging of the Chest Using CNN
• Title（参考訳）: CNNを用いた胸部X線画像を用いた新型コロナウイルスの認識
• Authors: Md Gulzar Hussain, Ye Shiren
• Abstract要約: 本研究の目的は、胸部X線画像を用いた新型コロナウイルスの診断のために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を評価することである。 データセットを3分割したX線画像に対して, 予備実験の結果, 3層の畳み込み層を持つCNNモデルは, 96%の精度で確実に検出できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Since this COVID-19 pandemic thrives, the utilization of X-Ray images of the Chest (CXR) as a complementary screening technique to RT-PCR testing grows to its clinical use for respiratory complaints. Many new deep learning approaches have developed as a consequence. The goal of this research is to assess the convolutional neural networks (CNNs) to diagnosis COVID-19 utisizing X-ray images of chest. The performance of CNN with one, three, and four convolution layers has been evaluated in this research. A dataset of 13,808 CXR photographs are used in this research. When evaluated on X-ray images with three splits of the dataset, our preliminary experimental results show that the CNN model with three convolution layers can reliably detect with 96 percent accuracy (precision being 96 percent). This fact indicates the commitment of our suggested model for reliable screening of COVID-19.
• Abstract（参考訳）: このCOVID-19パンデミックが盛んになってから、RT-PCR検査に補完的なスクリーニング技術としてChest(CXR)のX線画像が利用されるようになり、その臨床利用が呼吸障害に繋がるようになる。 その結果、多くの新しいディープラーニングアプローチが発展した。 本研究の目的は、胸部X線画像を用いた新型コロナウイルスの診断のために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を評価することである。 本研究では, 1層, 3層, 4層からなるCNNの性能評価を行った。 この研究には13,808枚のCXR写真が使用されている。 データセットを3分割したx線画像で評価すると、3層畳み込み層を持つcnnモデルが96%の精度で確実に検出できることを示す予備実験結果が得られた。 この事実は、covid-19の信頼できるスクリーニングのための提案モデルのコミットメントを示している。

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