論文の概要: Deep Learning Based Automated COVID-19 Classification from Computed Tomography Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11191v1
• Date: Mon, 22 Nov 2021 13:35:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-23 21:46:44.566020
• Title: Deep Learning Based Automated COVID-19 Classification from Computed Tomography Images
• Title（参考訳）: 深層学習に基づくct画像からのcovid-19自動分類
• Authors: Kenan Morani, Devrim Unay
• Abstract要約: 本稿では,画像分類のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案する。 本研究では,2次元CNNモデルを用いて2次元CTスキャン画像のスライスを簡易に分類する手法を提案する。 アーキテクチャの単純さにもかかわらず、提案モデルでは、同じ画像のデータセット上で、最先端技術を上回る定量的結果が得られた。
• 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 paper presents a Convolutional Neural Networks (CNN) model for image classification, aiming at increasing predictive performance for COVID-19 diagnosis while avoiding deeper and thus more complex alternatives. The proposed model includes four similar convolutional layers followed by a flattening and two dense layers. This work proposes a less complex solution based on simply classifying 2D CT-Scan slices of images using their pixels via a 2D CNN model. Despite the simplicity in architecture, the proposed model showed improved quantitative results exceeding state-of-the-art on the same dataset of images, in terms of the macro f1 score. In this case study, extracting features from images, segmenting parts of the images, or other more complex techniques, ultimately aiming at images classification, do not yield better results. With that, this paper introduces a simple yet powerful deep learning based solution for automated COVID-19 classification.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像分類のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案する。 提案モデルは4つの類似した畳み込み層と2つの密集層を含む。 本研究では,2次元CNNモデルを用いて2次元CTスキャン画像のスライスを簡易に分類する手法を提案する。 アーキテクチャの単純さにもかかわらず、提案モデルでは、マクロf1スコアの点から、同じ画像のデータセット上で、最先端技術を上回る定量的結果が得られた。 このケーススタディでは、画像から特徴を抽出すること、画像の分割部分、あるいは画像の分類を目的とした他のより複雑な技術は、よりよい結果を得ることができない。 そこで本稿では,covid-19自動分類のための簡易かつ強力なディープラーニングソリューションを提案する。

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