Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automated detection of COVID-19 cases from chest X-ray images using deep neural network and XGBoost

論文の概要: Automated detection of COVID-19 cases from chest X-ray images using deep neural network and XGBoost

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02428v1
Date: Fri, 3 Sep 2021 13:41:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-09 03:45:29.610149
Title: Automated detection of COVID-19 cases from chest X-ray images using deep neural network and XGBoost
Title（参考訳）: 深部ニューラルネットワークとXGBoostを用いた胸部X線画像からのCOVID-19患者の自動検出
Authors: Hamid Nasiri, Sharif Hasani
Abstract要約: X線画像から新型コロナウイルスを診断するための新しいアプローチが提案された。深部神経ネットワークDenseNet169を用いて,患者の胸部X線像の特徴を抽出した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In late 2019 and after COVID-19 pandemic in the world, many researchers and scholars have tried to provide methods for detection of COVID-19 cases. Accordingly, this study focused on identifying COVID-19 cases from chest X-ray images. In this paper, a novel approach to diagnosing coronavirus disease from X-ray images was proposed. In the proposed method, DenseNet169 deep neural network was used to extract the features of X-ray images taken from the patients' chest and the extracted features were then given as input to the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm so that it could perform the classification task. Evaluation of the proposed approach and its comparison with the methods presented in recent years revealed that the proposed method was more accurate and faster than the existing ones and had an acceptable performance in detection of COVID-19 cases from X-ray images.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)の世界的なパンデミックの後、多くの研究者や研究者が新型コロナウイルスの感染者を検出する方法を提供しようとしている。そこで本研究では,胸部X線画像から新型コロナウイルスの症例を特定することに焦点を当てた。本稿では,X線画像から新型コロナウイルスを診断するための新しいアプローチを提案する。提案手法では, 患者の胸部から撮影されたx線画像の特徴を抽出するために, densenet169 deep neural networkを用い, 抽出した特徴をextreme gradient boosting (xgboost) アルゴリズムの入力として与えた。提案手法の評価と近年の手法との比較により,提案手法は既存の方法よりも正確かつ高速であり,X線画像からCOVID-19感染者の検出に許容できる性能を示した。

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