Fugu-MT 論文翻訳(概要): Diagnosis of COVID-19 Cases from Chest X-ray Images Using Deep Neural Network and LightGBM

論文の概要: Diagnosis of COVID-19 Cases from Chest X-ray Images Using Deep Neural Network and LightGBM

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14275v1
Date: Sun, 27 Mar 2022 11:01:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-29 16:32:54.268003
Title: Diagnosis of COVID-19 Cases from Chest X-ray Images Using Deep Neural Network and LightGBM
Title（参考訳）: 深部ニューラルネットワークと光GBMを用いた胸部X線画像からのCOVID-19症例の診断
Authors: Mobina Ezzoddin, Hamid Nasiri, Morteza Dorrigiv
Abstract要約: コロナウイルスは2019年末に中国の武漢で検出され、世界的な感染拡大でパンデミックに繋がった。本研究では,Deep Neural Networks (DNN) を用いたX線画像からコロナ病の自動診断法を提案する。
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 Coronavirus was detected in Wuhan, China in late 2019 and then led to a pandemic with a rapid worldwide outbreak. The number of infected people has been swiftly increasing since then. Therefore, in this study, an attempt was made to propose a new and efficient method for automatic diagnosis of Corona disease from X-ray images using Deep Neural Networks (DNNs). In the proposed method, the DensNet169 was used to extract the features of the patients' Chest X-Ray (CXR) images. The extracted features were given to a feature selection algorithm (i.e., ANOVA) to select a number of them. Finally, the selected features were classified by LightGBM algorithm. The proposed approach was evaluated on the ChestX-ray8 dataset and reached 99.20% and 94.22% accuracies in the two-class (i.e., COVID-19 and No-findings) and multi-class (i.e., COVID-19, Pneumonia, and No-findings) classification problems, respectively.
Abstract（参考訳）: コロナウイルスは2019年末に中国の武漢で検出され、世界的な感染拡大でパンデミックに繋がった。それ以来、感染者数は急速に増えている。そこで本研究では,深層ニューラルネットワーク(dnn)を用いたx線画像からのコロナ疾患の自動診断法を提案する。提案手法では,患者の胸部x線像の特徴抽出にdensnet169を用いた。抽出された特徴は特徴選択アルゴリズム(すなわちanova)に与えられ、それらのいくつかを選択する。最後に、選択した特徴をLightGBMアルゴリズムで分類した。提案手法はChestX-ray8データセットを用いて評価され、2クラス(COVID-19, No-findings)と複数クラス(COVID-19, Pneumonia, No-findings)で99.20%, 94.22%の精度に達した。

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