論文の概要: COVID-19 Detection using Transfer Learning with Convolutional Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08557v1
• Date: Fri, 17 Jun 2022 05:30:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-21 03:01:30.712072
• Title: COVID-19 Detection using Transfer Learning with Convolutional Neural Network
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いたトランスファーラーニングを用いたCOVID-19検出
• Authors: Pramit Dutta, Tanny Roy and Nafisa Anjum
• Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)は、2019年12月に中国湖北省武漢で初めて確認された致命的な感染症である。 本研究では,CT画像からCOVID-19感染を検出するためのトランスファーラーニング戦略(CNN)を提案する。 提案モデルでは,Transfer Learning Model Inception V3を用いた多層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が設計されている。
• 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 Novel Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is a fatal infectious disease, first recognized in December 2019 in Wuhan, Hubei, China, and has gone on an epidemic situation. Under these circumstances, it became more important to detect COVID-19 in infected people. Nowadays, the testing kits are gradually lessening in number compared to the number of infected population. Under recent prevailing conditions, the diagnosis of lung disease by analyzing chest CT (Computed Tomography) images has become an important tool for both diagnosis and prophecy of COVID-19 patients. In this study, a Transfer learning strategy (CNN) for detecting COVID-19 infection from CT images has been proposed. In the proposed model, a multilayer Convolutional neural network (CNN) with Transfer learning model Inception V3 has been designed. Similar to CNN, it uses convolution and pooling to extract features, but this transfer learning model contains weights of dataset Imagenet. Thus it can detect features very effectively which gives it an upper hand for achieving better accuracy.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)は、2019年12月に中国湖北省武漢で初めて確認された、致命的な感染症である。 こうした状況下では、感染した人々から新型コロナウイルスを検出することがより重要になった。 現在、検査キットの数は感染者数に比べて徐々に減少している。 近年,胸部CT(Computed Tomography)画像解析による肺疾患の診断は,新型コロナウイルス患者の診断と予言の両面で重要なツールとなっている。 本研究では,CT画像からCOVID-19感染を検出するためのトランスファーラーニング戦略(CNN)を提案する。 提案モデルでは,Transfer Learning Model Inception V3を用いた多層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が設計されている。 CNNと同様に、畳み込みとプールを使って特徴を抽出するが、この転送学習モデルはデータセットイメージネットの重みを含んでいる。 したがって、非常に効果的に特徴を検出することができ、より良い精度を達成するための上手となる。

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