論文の概要: Deep COVID-19 Recognition using Chest X-ray Images: A Comparative Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00784v1
• Date: Tue, 26 Jul 2022 15:53:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-07 14:21:56.528454
• Title: Deep COVID-19 Recognition using Chest X-ray Images: A Comparative Analysis
• Title（参考訳）: 胸部X線画像を用いた深部COVID-19の認識 : 比較分析
• Authors: Selvarajah Thuseethan, Chathrie Wimalasooriya and Shanmuganathan Vasanthapriyan
• Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)としても広く知られるこの新型ウイルスは現在、世界中のすべての人に共通の脅威となっている。 本研究では,胸部X線画像を用いた新型コロナウイルスの認識において,最先端のディープネットワークが広く用いられていることを評価する。 その結果,深部ネットワークは胸部X線画像から新型コロナウイルスを効果的に認識できることがわかった。
• 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 variant, which is also widely known as COVID-19, is currently a common threat to all humans across the world. Effective recognition of COVID-19 using advanced machine learning methods is a timely need. Although many sophisticated approaches have been proposed in the recent past, they still struggle to achieve expected performances in recognizing COVID-19 using chest X-ray images. In addition, the majority of them are involved with the complex pre-processing task, which is often challenging and time-consuming. Meanwhile, deep networks are end-to-end and have shown promising results in image-based recognition tasks during the last decade. Hence, in this work, some widely used state-of-the-art deep networks are evaluated for COVID-19 recognition with chest X-ray images. All the deep networks are evaluated on a publicly available chest X-ray image dataset. The evaluation results show that the deep networks can effectively recognize COVID-19 from chest X-ray images. Further, the comparison results reveal that the EfficientNetB7 network outperformed other existing state-of-the-art techniques.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)としても広く知られるこの新型ウイルスは現在、世界中のすべての人に共通の脅威となっている。 高度な機械学習手法によるcovid-19の効果的な認識は、タイムリーなニーズである。 近年、多くの高度なアプローチが提案されているが、胸部X線画像を用いた新型コロナウイルスの認識において、期待されるパフォーマンスを達成するのに苦慮している。 加えて、それらのほとんどは複雑な前処理タスクに関与しており、これはしばしば困難で時間がかかります。 一方、ディープネットワークはエンドツーエンドであり、過去10年間の画像ベースの認識タスクで有望な結果を示している。 そこで本研究では,胸部X線画像を用いた新型コロナウイルスの認識において,最先端の深層ネットワークが広く用いられている。 すべてのディープネットワークは、公開されている胸部X線画像データセットで評価される。 評価の結果,深層ネットワークは胸部x線画像からcovid-19を効果的に認識できることがわかった。 さらに, 比較の結果, efficientnetb7 ネットワークは他の最先端技術よりも優れていた。

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