論文の概要: Comparative Analysis of Deep Learning Algorithms for Classification of COVID-19 X-Ray Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09294v1
• Date: Thu, 14 Oct 2021 04:51:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-19 15:34:32.593327
• Title: Comparative Analysis of Deep Learning Algorithms for Classification of COVID-19 X-Ray Images
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルスX線画像分類のためのディープラーニングアルゴリズムの比較解析
• Authors: Unsa Maheen, Khawar Iqbal Malik, Gohar Ali
• Abstract要約: コロナウイルスは、2019年に中国の武漢市で最初に発生し、世界中に急速に広まりました。 疾患の早期拡大を早期に抑制するためには、陽性のコロナ患者をできるだけ早く調査することが主な課題である。 これまでの研究では、この種の画像が新型コロナウイルスに関連する重要な詳細を持っていることが示唆された。 改良型人工知能(AI)システムと無線画像の併用は、このウイルスの正確かつ正確な解決には有益であり、遠くの村落で専門医の不足を克服するのにも有用である。
• 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: The Coronavirus was first emerged in December, in the city of China named Wuhan in 2019 and spread quickly all over the world. It has very harmful effects all over the global economy, education, social, daily living and general health of humans. To restrict the quick expansion of the disease initially, main difficulty is to explore the positive corona patients as quickly as possible. As there are no automatic tool kits accessible the requirement for supplementary diagnostic tools has risen up. Previous studies have findings acquired from radiological techniques proposed that this kind of images have important details related to the coronavirus. The usage of modified Artificial Intelligence (AI) system in combination with radio-graphical images can be fruitful for the precise and exact solution of this virus and can also be helpful to conquer the issue of deficiency of professional physicians in distant villages. In our research, we analyze the different techniques for the detection of COVID-19 using X-Ray radiographic images of the chest, we examined the different pre-trained CNN models AlexNet, VGG-16, MobileNet-V2, SqeezeNet, ResNet-34, ResNet-50 and COVIDX-Net to correct analytics for classification system of COVID-19. Our study shows that the pre trained CNN Model with ResNet-34 technique gives the higher accuracy rate of 98.33, 96.77% precision, and 98.36 F1-score, which is better than other CNN techniques. Our model may be helpful for the researchers to fine train the CNN model for the the quick screening of COVID patients.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスは中国・武漢市で2019年12月に初めて発生し、世界中で急速に広がった。 世界経済、教育、社会、日常生活、そして人間の健康全般に非常に有害な影響を及ぼす。 疾患の早期拡大を最初に制限するには、コロナ患者をできるだけ早く調査することが主な困難である。 自動ツールキットが入手できないため、補充診断ツールの必要性が高まっている。 これまでの研究では、この種の画像が新型コロナウイルスに関連する重要な詳細を持っていることが示唆された。 改良型人工知能(AI)システムと無線画像の併用は、このウイルスの正確かつ正確な解決策として有益であり、遠くの村の専門医の不足を克服するのにも有用である。 本研究は, 胸部X線画像を用いた新型コロナウイルス検出の異なる手法を解析し, トレーニング済みCNNモデルであるAlexNet, VGG-16, MobileNet-V2, SqeezeNet, ResNet-34, ResNet-50, COVIDX-Netについて検討した。 本研究では,ResNet-34を用いた事前訓練CNNモデルにより,98.33,96.77%の精度,98.36F1スコアが得られた。 我々のモデルは、新型コロナウイルス患者の迅速なスクリーニングのために、研究者がCNNモデルを微調整するのに役立つかもしれない。

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