論文の概要: Classification of COVID-19 Patients with their Severity Level from Chest
CT Scans using Transfer Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13774v1
- Date: Fri, 27 May 2022 06:22:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-31 04:03:29.671097
- Title: Classification of COVID-19 Patients with their Severity Level from Chest
CT Scans using Transfer Learning
- Title（参考訳）: 転移学習を用いた胸部CT画像からの重症度を有するCOVID-19患者の分類
- Authors: Mansi Gupta, Aman Swaraj, Karan Verma
- Abstract要約: 新型コロナウイルスの感染拡大を受け、病院のベッドなど医療機器の需要が高まっている。
これを念頭に置いて、私たちは新型コロナウイルスの検出と、胸部CTスキャンとDeep Learning事前訓練モデルを用いて重症度を評価する研究を共有しています。
私たちのモデルは、新型コロナウイルスとその重症度を検出するのに役立ちます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.667495151642095
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Background and Objective: During pandemics, the use of artificial
intelligence (AI) approaches combined with biomedical science play a
significant role in reducing the burden on the healthcare systems and
physicians. The rapid increment in cases of COVID-19 has led to an increase in
demand for hospital beds and other medical equipment. However, since medical
facilities are limited, it is recommended to diagnose patients as per the
severity of the infection. Keeping this in mind, we share our research in
detecting COVID-19 as well as assessing its severity using chest-CT scans and
Deep Learning pre-trained models. Dataset: We have collected a total of 1966 CT
Scan images for three different class labels, namely, Non-COVID, Severe COVID,
and Non-Severe COVID, out of which 714 CT images belong to the Non-COVID
category, 713 CT images are for Non-Severe COVID category and 539 CT images are
of Severe COVID category. Methods: All of the images are initially
pre-processed using the Contrast Limited Histogram Equalization (CLAHE)
approach. The pre-processed images are then fed into the VGG-16 network for
extracting features. Finally, the retrieved characteristics are categorized and
the accuracy is evaluated using a support vector machine (SVM) with 10-fold
cross-validation (CV). Result and Conclusion: In our study, we have combined
well-known strategies for pre-processing, feature extraction, and
classification which brings us to a remarkable success rate of disease and its
severity recognition with an accuracy of 96.05% (97.7% for Non-Severe COVID-19
images and 93% for Severe COVID-19 images). Our model can therefore help
radiologists detect COVID-19 and the extent of its severity.
- Abstract（参考訳）: 背景と目的:パンデミックの間、人工知能(ai)アプローチとバイオメディカルサイエンスが組み合わさったアプローチは、医療システムや医師の負担を軽減する上で重要な役割を果たす。
新型コロナウイルスの急速な拡大は、病院のベッドやその他の医療機器の需要の増加につながった。
しかし、医療施設は限られているため、感染症の重症度に応じて患者を診断することが推奨されている。
このことを念頭に置いて、私たちはcovid-19の検出と、胸部ctスキャンとディープラーニング事前学習モデルを用いた重症度評価に関する研究を共有しています。
対象は,Non-COVID,Servere COVID,Non-Severe COVIDの3種類で,そのうち714のCT像がNon-COVIDのカテゴリ,713のCT像がNon-Sever COVIDのカテゴリ,539のCT像がServere COVIDのカテゴリである。
方法:全ての画像は、Contrast Limited Histogram Equalization (CLAHE) アプローチを用いて、最初に前処理される。
事前処理された画像はvgg-16ネットワークに送られ、特徴を抽出する。
最後に、検索した特徴を分類し、10倍のクロスバリデーション(CV)を持つ支持ベクトルマシン(SVM)を用いて精度を評価する。
結果と結論:本研究では,前処理,特徴抽出,分類についてよく知られた戦略を組み合わせることで,疾患の顕著な成功率と重症度認識を96.05%(非severe新型コロナウイルス像97.7%,重症covid-19画像93%)で達成した。
したがって、このモデルは、放射線科医がcovid-19とその重症度を検出するのに役立ちます。
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