論文の概要: Towards Clinical Practice: Design and Implementation of Convolutional
Neural Network-Based Assistive Diagnosis System for COVID-19 Case Detection
from Chest X-Ray Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10596v1
- Date: Sun, 20 Mar 2022 16:44:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-22 15:12:54.585646
- Title: Towards Clinical Practice: Design and Implementation of Convolutional
Neural Network-Based Assistive Diagnosis System for COVID-19 Case Detection
from Chest X-Ray Images
- Title（参考訳）: 臨床実践に向けて:胸部X線画像からのCOVID-19症例検出のための畳み込みニューラルネットワークを用いた補助診断システムの設計と実装
- Authors: Daniel Kvak, Marian Bendik, Anna Chromcova
- Abstract要約: 本研究では,胸部X線(CXR)画像から新型コロナウイルスを検出するために,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースのCarebot Covidアプリの現実的な実装を提案する。
本研究では,DenseNetとResNetアーキテクチャに基づくディープラーニングモデルを用いて,精度0.981のCXR画像からSARS-CoV-2を検出し,0.962のリコールと0.993のAPを再現した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: One of the critical tools for early detection and subsequent evaluation of
the incidence of lung diseases is chest radiography. This study presents a
real-world implementation of a convolutional neural network (CNN) based Carebot
Covid app to detect COVID-19 from chest X-ray (CXR) images. Our proposed model
takes the form of a simple and intuitive application. Used CNN can be deployed
as a STOW-RS prediction endpoint for direct implementation into DICOM viewers.
The results of this study show that the deep learning model based on DenseNet
and ResNet architecture can detect SARS-CoV-2 from CXR images with precision of
0.981, recall of 0.962 and AP of 0.993.
- Abstract（参考訳）: 早期発見と肺疾患の発生率の評価のための重要なツールの1つは胸部x線撮影である。
本研究では,convolutional neural network(cnn)ベースのcarebot covid appを用いて,胸部x線(cxr)画像から新型コロナウイルスを検出する。
提案するモデルは,単純で直感的なアプリケーションである。
使用されるCNNは、DICOMビューアに直接実装するためのSTOW-RS予測エンドポイントとしてデプロイすることができる。
本研究では,DenseNetとResNetアーキテクチャに基づくディープラーニングモデルを用いて,精度0.981のCXR画像からSARS-CoV-2を検出し,0.962と0.993のAPをリコールする。
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