Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hyperparameter Optimization for COVID-19 Chest X-Ray Classification

論文の概要: Hyperparameter Optimization for COVID-19 Chest X-Ray Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10885v1
Date: Wed, 26 Jan 2022 12:00:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-27 18:39:36.681400
Title: Hyperparameter Optimization for COVID-19 Chest X-Ray Classification
Title（参考訳）: 新型コロナウイルス胸部x線分類におけるハイパーパラメータ最適化
Authors: Ibraheem Hamdi, Muhammad Ridzuan, Mohammad Yaqub
Abstract要約: ポリメラーゼ鎖反応(PCR)によるコロナウイルス(COVID-19)検査の現状 X線は20世紀初頭から容易に利用されており、比較的安価で入手が早く、典型的には健康保険によってカバーされている。両分類では83%の精度で, マルチクラスでは64%の精度で胸部X線からCOVID-19感染を検出することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Despite the introduction of vaccines, Coronavirus disease (COVID-19) remains a worldwide dilemma, continuously developing new variants such as Delta and the recent Omicron. The current standard for testing is through polymerase chain reaction (PCR). However, PCRs can be expensive, slow, and/or inaccessible to many people. X-rays on the other hand have been readily used since the early 20th century and are relatively cheaper, quicker to obtain, and typically covered by health insurance. With a careful selection of model, hyperparameters, and augmentations, we show that it is possible to develop models with 83% accuracy in binary classification and 64% in multi-class for detecting COVID-19 infections from chest x-rays.
Abstract（参考訳）: ワクチンの導入にもかかわらず、コロナウイルス病(COVID-19)は世界的なジレンマであり、デルタや最近のOmicronのような新しい変種を継続的に開発している。現在の検査基準はポリメラーゼ連鎖反応(PCR)である。しかし、PCRは高価で遅く、多くの人にはアクセスできない。一方、x線は20世紀初頭から容易に使われ、比較的安価で、入手が速く、一般的に健康保険の対象となっている。モデル, ハイパーパラメータ, 拡張を慎重に選択することにより, バイナリ分類では83%の精度で, マルチクラスでは64%の精度で胸部X線からのCOVID-19感染を検出できるモデルを開発することができる。

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