論文の概要: CovXR: Automated Detection of COVID-19 Pneumonia in Chest X-Rays through
Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06398v1
- Date: Tue, 12 Oct 2021 23:21:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-15 03:57:17.686838
- Title: CovXR: Automated Detection of COVID-19 Pneumonia in Chest X-Rays through
Machine Learning
- Title（参考訳）: CovXR: 機械学習による胸部X線におけるCOVID-19肺炎の自動検出
- Authors: Vishal Shenoy, Sachin B. Malik
- Abstract要約: 新型コロナウイルスは重症急性呼吸器症候群ウイルス2(SARS-CoV-2)による高感染性疾患である
新型コロナウイルス(COVID-19)陽性の患者は87%の患者でびまん性肺胞損傷を示した。
CovXRは、胸部X線で新型コロナウイルス肺炎を検出するために設計された機械学習モデルである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is the highly contagious illness caused
by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). The standard
diagnostic testing procedure for COVID-19 is testing a nasopharyngeal swab for
SARS-CoV-2 nucleic acid using a real-time polymerase chain reaction (PCR),
which can take multiple days to provide a diagnosis. Another widespread form of
testing is rapid antigen testing, which has a low sensitivity compared to PCR,
but is favored for its quick diagnosis time of usually 15-30 minutes. Patients
who test positive for COVID-19 demonstrate diffuse alveolar damage in 87% of
cases. Machine learning has proven to have advantages in image classification
problems with radiology. In this work, we introduce CovXR as a machine learning
model designed to detect COVID-19 pneumonia in chest X-rays (CXR). CovXR is a
convolutional neural network (CNN) trained on over 4,300 chest X-rays. The
performance of the model is measured through accuracy, F1 score, sensitivity,
and specificity. The model achieves an accuracy of 95.5% and an F1 score of
0.954. The sensitivity is 93.5% and specificity is 97.5%. With accuracy above
95% and F1 score above 0.95, CovXR is highly accurate in predicting COVID-19
pneumonia on CXRs. The model achieves better accuracy than prior work and uses
a unique approach to identify COVID-19 pneumonia. CovXR is highly accurate in
identifying COVID-19 on CXRs of patients with a PCR confirmed positive
diagnosis and provides much faster results than PCR tests.
- Abstract（参考訳）: コロナウイルス病2019(COVID-19)は、重症急性呼吸器症候群ウイルス2(SARS-CoV-2)による伝染性疾患である。
新型コロナウイルスの標準的な診断方法として、リアルタイムポリメラーゼ連鎖反応(PCR)を用いてSARS-CoV-2核酸の鼻咽頭スワブを検査し、診断に数日を要する。
もう一つの検査形態は迅速抗原検査であり、PCRに比べて感度が低いが、診断時間は通常15分から30分である。
新型コロナウイルス(COVID-19)陽性の患者は87%の患者でびまん性肺胞損傷を示した。
機械学習は放射線学における画像分類問題に利点があることが証明されている。
本研究では,covxrを胸部x線(cxr)におけるcovxr肺炎の検出を目的とした機械学習モデルとして紹介する。
CovXRは4,300個の胸部X線で訓練された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)である。
モデルの性能は、精度、F1スコア、感度、特異性によって測定される。
このモデルは95.5%の精度でF1スコアは0.954である。
感度は93.5%、特異性は97.5%である。
95%以上の精度と0.95以上のF1スコアを持つCovXRは、CXR上でのCOVID-19肺炎の予測に非常に正確である。
このモデルは以前の作業よりも精度が高く、独自のアプローチで新型コロナウイルスの肺炎を識別する。
CovXRはPCR陽性と診断された患者のCXR上での新型コロナウイルスの同定に極めて正確であり、PCR検査よりはるかに速い結果をもたらす。
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