Fugu-MT 論文翻訳(概要): Vision Transformer based COVID-19 Detection using Chest X-rays

論文の概要: Vision Transformer based COVID-19 Detection using Chest X-rays

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04458v1
Date: Sat, 9 Oct 2021 05:28:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-12 16:39:53.203475
Title: Vision Transformer based COVID-19 Detection using Chest X-rays
Title（参考訳）: 胸部X線を用いた視覚変換器によるCOVID-19検出
Authors: Koushik Sivarama Krishnan and Karthik Sivarama Krishnan
Abstract要約: 提案手法では,胸部X線上でのCOVID-19感染症検出のために微調整された事前訓練モデルを用いている。精度は97.61%、精度は95.34%、リコールスコアは93.84%、f1スコアは94.58%である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: COVID-19 is a global pandemic, and detecting them is a momentous task for medical professionals today due to its rapid mutations. Current methods of examining chest X-rays and CT scan requires profound knowledge and are time consuming, which suggests that it shrinks the precious time of medical practitioners when people's lives are at stake. This study tries to assist this process by achieving state-of-the-art performance in classifying chest X-rays by fine-tuning Vision Transformer(ViT). The proposed approach uses pretrained models, fine-tuned for detecting the presence of COVID-19 disease on chest X-rays. This approach achieves an accuracy score of 97.61%, precision score of 95.34%, recall score of 93.84% and, f1-score of 94.58%. This result signifies the performance of transformer-based models on chest X-ray.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)は世界的なパンデミックであり、それらを検出することは、現在の医療専門家にとって重要な課題だ。胸部X線検査やCTスキャンの現在の方法は、深い知識を必要とし、時間を要するため、人々の命がかかっているときに医療従事者の貴重な時間を短縮すると考えられる。本研究は,胸部x線分類における最先端性能を達成することで,このプロセスを支援する。提案手法では,胸部X線上でのCOVID-19感染症検出のための微調整モデルを用いている。精度は97.61%、精度は95.34%、リコールスコアは93.84%、f1スコアは94.58%である。この結果は胸部X線上のトランスモデルの性能を示す。

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