論文の概要: A Deep Learning Approach for the Detection of COVID-19 from Chest X-Ray Images using Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09952v1
• Date: Mon, 24 Jan 2022 21:12:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-27 10:09:10.941990
• Title: A Deep Learning Approach for the Detection of COVID-19 from Chest X-Ray Images using Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた胸部X線画像からのCOVID-19検出のための深層学習手法
• Authors: Aditya Saxena and Shamsheer Pal Singh
• Abstract要約: COVID-19(コロナウイルス)は、重症急性呼吸器症候群ウイルス(SARS-CoV-2)によるパンデミックである。 2019年12月中旬、中国武漢の湖北省で初感染が確認された。 全世界で7550万件以上が確認され、167万件以上が死亡している。
• 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 COVID-19 (coronavirus) is an ongoing pandemic caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). The virus was first identified in mid-December 2019 in the Hubei province of Wuhan, China and by now has spread throughout the planet with more than 75.5 million confirmed cases and more than 1.67 million deaths. With limited number of COVID-19 test kits available in medical facilities, it is important to develop and implement an automatic detection system as an alternative diagnosis option for COVID-19 detection that can used on a commercial scale. Chest X-ray is the first imaging technique that plays an important role in the diagnosis of COVID-19 disease. Computer vision and deep learning techniques can help in determining COVID-19 virus with Chest X-ray Images. Due to the high availability of large-scale annotated image datasets, great success has been achieved using convolutional neural network for image analysis and classification. In this research, we have proposed a deep convolutional neural network trained on five open access datasets with binary output: Normal and Covid. The performance of the model is compared with four pre-trained convolutional neural network-based models (COVID-Net, ResNet18, ResNet and MobileNet-V2) and it has been seen that the proposed model provides better accuracy on the validation set as compared to the other four pre-trained models. This research work provides promising results which can be further improvise and implement on a commercial scale.
• Abstract（参考訳）: COVID-19(コロナウイルス)は、重症急性呼吸器症候群ウイルス(SARS-CoV-2)によるパンデミックである。 このウイルスは2019年12月半ばに中国・武漢省で初めて発見され、現在までには750万人以上の感染者と1億6700万人以上の死亡者を抱えている。 医療施設で利用可能な新型コロナウイルス検査キットの数が限られているため、商用規模で使用可能な代替診断オプションとして自動検出システムを開発・実装することが重要である。 胸部X線は、新型コロナウイルスの診断に重要な役割を果たす最初のイメージング技術である。 コンピュータビジョンとディープラーニング技術は、Chest X-ray Imagesで新型コロナウイルスウイルスを決定するのに役立つ。 大規模アノテーション付き画像データセットの高可用性により,畳み込みニューラルネットワークを用いた画像解析と分類が成功している。 本研究では,バイナリ出力を持つ5つのオープンアクセスデータセットをトレーニングしたディープ畳み込みニューラルネットワークを提案する。 モデルの性能は、事前訓練された4つの畳み込みニューラルネットワークベースモデル(COVID-Net、ResNet18、ResNet、MobileNet-V2)と比較され、提案モデルは、他の4つの事前学習モデルと比較して、検証セットに対してより良い精度を提供する。 この研究は、さらなる即興と商業規模での実施が可能な有望な結果を提供する。

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