論文の概要: SARS-CoV-2 Result Interpretation based on Image Analysis of Lateral Flow Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13311v1
• Date: Thu, 26 May 2022 12:40:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-27 23:15:46.952078
• Title: SARS-CoV-2 Result Interpretation based on Image Analysis of Lateral Flow Devices
• Title（参考訳）: SARS-CoV-2 横流デバイスの画像解析に基づく結果解釈
• Authors: Neeraj Vashistha
• Abstract要約: 広く使われている遺伝子量子化技術であるLFDは、SARS-CoV-2の存在を検出するために一般的に使われている。 ウイルスの負荷に応じて、LFDは感度が異なり、正常なユーザに対しては、結果を解釈するためのさらなる課題が提示される。 本稿では,コンピュータビジョンと機械学習の新たな画像解析手法を用いて,LFDの制御領域の視覚的特徴を研究する。
• 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 widely used gene quantisation technique, Lateral Flow Device (LFD), is now commonly used to detect the presence of SARS-CoV-2. It is enabling the control and prevention of the spread of the virus. Depending on the viral load, LFD have different sensitivity and self-test for normal user present additional challenge to interpret the result. With the evolution of machine learning algorithms, image processing and analysis has seen unprecedented growth. In this interdisciplinary study, we employ novel image analysis methods of computer vision and machine learning field to study visual features of the control region of LFD. Here, we automatically derive results for any image containing LFD into positive, negative or inconclusive. This will reduce the burden of human involvement of health workers and perception bias.
• Abstract（参考訳）: 広く使われている遺伝子量子化技術であるLFDは、SARS-CoV-2の存在を検出するために一般的に使われている。 ウイルスの感染拡大の抑制と予防を可能にする。 ウイルスの負荷に応じて、LFDは感度が異なり、正常なユーザに対しては、結果を解釈するためのさらなる課題が提示される。 機械学習アルゴリズムの進化により、画像処理と分析は前例のない成長を遂げた。 本研究は,lfdの制御領域の視覚的特徴を研究するために,コンピュータビジョンと機械学習の新たな画像解析手法を用いた。 ここでは、LFDを含む任意の画像に対して、正、負、あるいは不確定な結果を自動的に導き出す。 これにより、医療従事者の人的関与や認知バイアスの負担が軽減される。

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