論文の概要: COVID-Net UV: An End-to-End Spatio-Temporal Deep Neural Network Architecture for Automated Diagnosis of COVID-19 Infection from Ultrasound Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08932v1
• Date: Wed, 18 May 2022 13:59:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-19 15:49:49.093112
• Title: COVID-Net UV: An End-to-End Spatio-Temporal Deep Neural Network Architecture for Automated Diagnosis of COVID-19 Infection from Ultrasound Videos
• Title（参考訳）: COVID-Net UV: 超音波映像によるCOVID-19感染自動診断のための時空間ニューラルネットワークアーキテクチャ
• Authors: Hilda Azimi, Ashkan Ebadi, Jessy Song, Pengcheng Xi, Alexander Wong
• Abstract要約: COVID-Netは、空間的特徴を抽出する畳み込みニューラルネットワークと、時間的依存を学習するリカレントニューラルネットワークで構成される。 ネットワークの平均精度は94.44%で、新型コロナウイルスの患者には偽陰性なケースはない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.60433013657693
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Besides vaccination, as an effective way to mitigate the further spread of COVID-19, fast and accurate screening of individuals to test for the disease is yet necessary to ensure public health safety. We propose COVID-Net UV, an end-to-end hybrid spatio-temporal deep neural network architecture, to detect COVID-19 infection from lung point-of-care ultrasound videos captured by convex transducers. COVID-Net UV comprises a convolutional neural network that extracts spatial features and a recurrent neural network that learns temporal dependence. After careful hyperparameter tuning, the network achieves an average accuracy of 94.44% with no false-negative cases for COVID-19 cases. The goal with COVID-Net UV is to assist front-line clinicians in the fight against COVID-19 via accelerating the screening of lung point-of-care ultrasound videos and automatic detection of COVID-19 positive cases.
• Abstract（参考訳）: ワクチン接種以外にも、新型コロナウイルスの感染拡大を緩和する効果的な方法として、公衆衛生の確保には、個人による迅速かつ正確な検査が必要である。 コンベックストランスデューサが捉えた肺ポインター超音波ビデオから、ウイルス感染を検出するために、エンド・ツー・エンドのハイブリッド時空間深部ニューラルネットワークアーキテクチャであるCOVID-Net UVを提案する。 COVID-Net UVは、空間的特徴を抽出する畳み込みニューラルネットワークと、時間的依存を学習するリカレントニューラルネットワークで構成される。 注意深いハイパーパラメータチューニングの後、ネットワークは平均94.44%の精度を達成し、新型コロナウイルスの患者には偽陰性のケースは発生しない。 COVID-Net UVの目標は、新型コロナウイルス(COVID-19)との戦いにおける最前線の診療医を支援すること。

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