Fugu-MT 論文翻訳(概要): COVID-19 Detection in Chest X-ray Images Using Swin-Transformer and Transformer in Transformer

論文の概要: COVID-19 Detection in Chest X-ray Images Using Swin-Transformer and Transformer in Transformer

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08427v1
Date: Sat, 16 Oct 2021 00:53:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-19 18:17:09.278132
Title: COVID-19 Detection in Chest X-ray Images Using Swin-Transformer and Transformer in Transformer
Title（参考訳）: Swin-Transformer と Transformer を用いた胸部X線画像のCOVID-19検出
Authors: Juntao Jiang and Shuyi Lin
Abstract要約: そこで本研究では,Swin TransformerとTransformerを併用して胸部X線画像を,新型コロナウイルス,肺炎,正常(健康)の3つのクラスに分類し,テストセットで0.9475の精度を実現した手法を提案する。
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: The Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) has spread globally and caused serious damages. Chest X-ray images are widely used for COVID-19 diagnosis and Artificial Intelligence method can assist to increase the efficiency and accuracy. In the Challenge of Chest XR COVID-19 detection in Ethics and Explainability for Responsible Data Science (EE-RDS) conference 2021, we proposed a method which combined Swin Transformer and Transformer in Transformer to classify chest X-ray images as three classes: COVID-19, Pneumonia and Normal (healthy) and achieved 0.9475 accuracy on test set.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス感染症(COVID-19)は世界中に広がり、深刻な被害を受けている。胸部X線画像は新型コロナウイルスの診断に広く使われており、人工知能法は効率と精度を高めるのに役立つ。胸部xr新型コロナウイルスの検出と責任データ科学(ee-rds)会議2021において、胸部x線像をcovid-19、肺炎、正常(健康)の3種類に分類し、0.9475の精度を達成した。

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