論文の概要: Custom Pretrainings and Adapted 3D-ConvNeXt Architecture for COVID
Detection and Severity Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.15073v1
- Date: Thu, 30 Jun 2022 07:09:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-01 15:21:03.266958
- Title: Custom Pretrainings and Adapted 3D-ConvNeXt Architecture for COVID
Detection and Severity Prediction
- Title(参考訳): 新型コロナウイルス検出と重症度予測のためのカスタムプリトレーニングと3d-convnextアーキテクチャ
- Authors: Daniel Kienzle, Julian Lorenz, Robin Sch\"on, Katja Ludwig, Rainer
Lienhart
- Abstract要約: 肺損傷の重症度予測と3次元CTスキャンによる感染検出のためのニューラルネットワークを提案する。
本モデルの性能を検証するため,第2回COV19Dコンペティションに参加し,重症度予測と感染検出を行った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.804451764265025
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Since COVID strongly affects the respiratory system, lung CT scans can be
used for the analysis of a patients health. We introduce an neural network for
the prediction of the severity of lung damage and the detection of infection
using three-dimensional CT-scans. Therefore, we adapt the recent ConvNeXt model
to process three-dimensional data. Furthermore, we introduce different
pretraining methods specifically adjusted to improve the models ability to
handle three-dimensional CT-data. In order to test the performance of our
model, we participate in the 2nd COV19D Competition for severity prediction and
infection detection.
- Abstract(参考訳): COVIDは呼吸器系に強い影響を与えるため、肺CTは患者の健康状態の分析に使用できる。
本稿では,3次元ctスキャンを用いた肺障害の重症度予測と感染検出のためのニューラルネットワークを提案する。
そこで,最近のConvNeXtモデルを用いて3次元データ処理を行う。
さらに,3次元CTデータの処理能力を向上させるために,様々な事前学習手法を導入する。
モデルの性能をテストするため,第2回cov19dコンペティションに参加し,重症度予測と感染検出を行った。
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