Fugu-MT 論文翻訳(概要): COVID-19 Detection through Deep Feature Extraction

論文の概要: COVID-19 Detection through Deep Feature Extraction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10762v1
Date: Sun, 21 Nov 2021 08:32:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-23 14:54:37.883166
Title: COVID-19 Detection through Deep Feature Extraction
Title（参考訳）: 深部特徴抽出によるCOVID-19検出
Authors: Jash Dalvi, Aziz Bohra
Abstract要約: 本研究は,ネットワークのバックボーンとして機能するResNet50を,ヘッドモデルとしてロジスティック回帰と組み合わせた,深い特徴抽出手法を用いた新しいアプローチを提案する。提案モデルでは、新型コロナウイルスおよび正常X線画像クラスにおいて、100%のクロスバリデーション精度を実現する。
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 SARS-CoV2 virus has caused a lot of tribulation to the human population. Predictive modeling that can accurately determine whether a person is infected with COVID-19 is imperative. The study proposes a novel approach that utilizes deep feature extraction technique, pre-trained ResNet50 acting as the backbone of the network, combined with Logistic Regression as the head model. The proposed model has been trained on Kaggle COVID-19 Radiography Dataset. The proposed model achieves a cross-validation accuracy of 100% on the COVID-19 and Normal X-Ray image classes. Similarly, when tested on combined three classes, the proposed model achieves 98.84% accuracy.
Abstract（参考訳）: SARS-CoV2ウイルスはヒトに多くのトリブレーションを引き起こしている。新型コロナウイルスに感染しているかどうかを正確に判断できる予測モデリングは必須である。本研究は,ネットワークのバックボーンとして機能するResNet50を,ヘッドモデルとしてロジスティック回帰と組み合わせた,深い特徴抽出手法を用いた新しいアプローチを提案する。提案されたモデルは、Kaggle COVID-19 Radiography Datasetでトレーニングされている。提案モデルでは、新型コロナウイルスおよび正常X線画像クラスで100%のクロスバリデーション精度を実現する。同様に、結合した3つのクラスでテストすると、提案モデルは98.84%の精度が得られる。

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