Fugu-MT 論文翻訳(概要): A novel framework based on deep learning and ANOVA feature selection method for diagnosis of COVID-19 cases from chest X-ray Images

論文の概要: A novel framework based on deep learning and ANOVA feature selection method for diagnosis of COVID-19 cases from chest X-ray Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06340v1
Date: Thu, 30 Sep 2021 16:10:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-17 16:05:49.537201
Title: A novel framework based on deep learning and ANOVA feature selection method for diagnosis of COVID-19 cases from chest X-ray Images
Title（参考訳）: 胸部X線画像からの新型コロナウイルスの診断のためのディープラーニングとANOVA特徴選択法に基づく新しいフレームワーク
Authors: Hamid Nasiri, Seyyed Ali Alavi
Abstract要約: 新型コロナウイルスは武漢で最初に確認され、急速に世界中に広がった。最もアクセスしやすい方法はRT-PCRである。 RT-PCRと比較すると,胸部CTと胸部X線像が優れた結果を示した。 DenseNet169はX線画像から特徴を抽出するために使用された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The new coronavirus (known as COVID-19) was first identified in Wuhan and quickly spread worldwide, wreaking havoc on the economy and people's everyday lives. Fever, cough, sore throat, headache, exhaustion, muscular aches, and difficulty breathing are all typical symptoms of COVID-19. A reliable detection technique is needed to identify affected individuals and care for them in the early stages of COVID-19 and reduce the virus's transmission. The most accessible method for COVID-19 identification is RT-PCR; however, due to its time commitment and false-negative results, alternative options must be sought. Indeed, compared to RT-PCR, chest CT scans and chest X-ray images provide superior results. Because of the scarcity and high cost of CT scan equipment, X-ray images are preferable for screening. In this paper, a pre-trained network, DenseNet169, was employed to extract features from X-ray images. Features were chosen by a feature selection method (ANOVA) to reduce computations and time complexity while overcoming the curse of dimensionality to improve predictive accuracy. Finally, selected features were classified by XGBoost. The ChestX-ray8 dataset, which was employed to train and evaluate the proposed method. This method reached 98.72% accuracy for two-class classification (COVID-19, healthy) and 92% accuracy for three-class classification (COVID-19, healthy, pneumonia).
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)は、武漢で初めて特定され、世界規模で急速に広がり、経済や人々の日常生活に打撃を与えた。熱、頭痛、頭痛、疲労、筋肉痛、呼吸困難は、すべてCOVID-19の典型的な症状である。新型コロナウイルスの早期に感染した個人を特定し、治療し、ウイルスの感染を減らすためには、信頼できる検出技術が必要である。最もアクセスしやすい方法はrt-pcrであるが、時間的コミットメントと偽陰性の結果のため、代替案を求める必要がある。実際、rt-pcrと比較して胸部ctスキャンや胸部x線画像が優れている。 CTスキャン装置の不足と高コストのため、X線画像はスクリーニングに好適である。本稿では,X線画像から特徴を抽出するために,事前学習ネットワークDenseNet169を用いた。特徴選択法 (ANOVA) により, 次元の呪いを克服し, 予測精度を向上させるとともに, 計算量と時間の複雑さを低減した。最後に、選択された特徴はXGBoostによって分類された。 chestx-ray8データセットは,提案手法の訓練と評価に用いられた。この方法は2類分類(共生19、健康)では98.72%、3類分類では92%の精度(共生19、健康、肺炎)に達した。

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