論文の概要: Diagnosis of COVID-19 based on Chest Radiography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13032v1
- Date: Mon, 26 Dec 2022 08:05:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-27 14:17:43.294532
- Title: Diagnosis of COVID-19 based on Chest Radiography
- Title（参考訳）: 胸部x線診断による新型コロナウイルスの診断
- Authors: Mei Gah Lim and Hoi Leong Lee
- Abstract要約: コロナウイルス感染症2019(COVID-19)は、2019年12月初旬に中国の武漢で最初に確認され、現在はパンデミックとなっている。
放射線医は、胸部X線(CXR)画像から放射線学的異常の存在を観察することができる。
本研究では、新型コロナウイルス患者の放射線科医の診断を支援するために、深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The Coronavirus disease 2019 (COVID-19) was first identified in Wuhan, China,
in early December 2019 and now becoming a pandemic. When COVID-19 patients
undergo radiography examination, radiologists can observe the present of
radiographic abnormalities from their chest X-ray (CXR) images. In this study,
a deep convolutional neural network (CNN) model was proposed to aid
radiologists in diagnosing COVID-19 patients. First, this work conducted a
comparative study on the performance of modified VGG-16, ResNet-50 and
DenseNet-121 to classify CXR images into normal, COVID-19 and viral pneumonia.
Then, the impact of image augmentation on the classification results was
evaluated. The publicly available COVID-19 Radiography Database was used
throughout this study. After comparison, ResNet-50 achieved the highest
accuracy with 95.88%. Next, after training ResNet-50 with rotation,
translation, horizontal flip, intensity shift and zoom augmented dataset, the
accuracy dropped to 80.95%. Furthermore, an ablation study on the effect of
image augmentation on the classification results found that the combinations of
rotation and intensity shift augmentation methods obtained an accuracy higher
than baseline, which is 96.14%. Finally, ResNet-50 with rotation and intensity
shift augmentations performed the best and was proposed as the final
classification model in this work. These findings demonstrated that the
proposed classification model can provide a promising result for COVID-19
diagnosis.
- Abstract（参考訳）: コロナウイルス感染症2019(COVID-19)は、2019年12月初旬に中国の武漢で最初に発見された。
新型コロナウイルス患者が放射線検査を受けると、放射線技師は胸部X線(CXR)画像から放射線異常の存在を観察できる。
本研究では, 深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを用いて, 新型コロナウイルスの診断における放射線科医の支援を行った。
まず,修正VGG-16,ResNet-50,DenseNet-121を用いて,CXR画像を正常,COVID-19,ウイルス性肺炎に分類した。
そして,画像強調が分類結果に及ぼす影響を評価した。
この研究全体で、公開のCOVID-19ラジオグラフィーデータベースが使用された。
比較の結果、resnet-50は95.88%で最高精度を達成した。
次に、回転、翻訳、水平フリップ、強度シフト、ズーム拡張データセットでresnet-50をトレーニングした後、精度は80.95%に低下した。
さらに, 画像増倍が分類結果に及ぼす影響に関するアブレーション研究により, 回転法と強度シフト増倍法の組み合わせは, 96.14%のベースラインよりも精度が高いことがわかった。
最後に,resnet-50の回転と強度シフトの強化がベストであり,最終分類モデルとして提案されている。
これらの結果から,提案する分類モデルが新型コロナウイルスの診断に有望な結果をもたらす可能性が示唆された。
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