論文の概要: Challenges in COVID-19 Chest X-Ray Classification: Problematic Data or Ineffective Approaches?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06052v1
• Date: Sun, 16 Jan 2022 14:12:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-19 15:09:02.906222
• Title: Challenges in COVID-19 Chest X-Ray Classification: Problematic Data or Ineffective Approaches?
• Title（参考訳）: 胸部x線診断の課題 : 問題データか非効率アプローチか?
• Authors: Muhammad Ridzuan, Ameera Ali Bawazir, Ivo Gollini Navarette, Ibrahim Almakky and Mohammad Yaqub
• Abstract要約: 胸部X線写真から新型コロナウイルスの感染を分類し、検出するための深層学習。 本研究では,データと機械学習の両方の観点から,信頼性の高いAIソリューションを作成する上で直面する課題について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The value of quick, accurate, and confident diagnoses cannot be undermined to mitigate the effects of COVID-19 infection, particularly for severe cases. Enormous effort has been put towards developing deep learning methods to classify and detect COVID-19 infections from chest radiography images. However, recently some questions have been raised surrounding the clinical viability and effectiveness of such methods. In this work, we carry out extensive experiments on a large COVID-19 chest X-ray dataset to investigate the challenges faced with creating reliable AI solutions from both the data and machine learning perspectives. Accordingly, we offer an in-depth discussion into the challenges faced by some widely-used deep learning architectures associated with chest X-Ray COVID-19 classification. Finally, we include some possible directions and considerations to improve the performance of the models and the data for use in clinical settings.
• Abstract（参考訳）: 迅速で正確で自信のある診断の価値は、特に重篤な症例に対する新型コロナウイルス感染の影響を軽減するために損なわれない。 胸部X線写真から新型コロナウイルスの感染を分類・検出する深層学習手法の開発に多くの努力が払われている。 しかし,近年,その臨床的有効性や有効性に関する疑問が提起されている。 本研究では,大規模covid-19胸部x線データセットに関する広範な実験を行い,データと機械学習の両方の観点から信頼性の高いaiソリューションを作成する際の課題について検討する。 そこで我々は,胸部x線新型コロナウイルスの分類に関連する深層学習アーキテクチャが直面する課題について,詳細な議論を行う。 最後に, 臨床現場で使用するモデルとデータの性能を向上させるための, 考えられる方向と考慮事項について述べる。

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