論文の概要: COVID-19 Infection Analysis Framework using Novel Boosted CNNs and Radiological Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02619v1
• Date: Mon, 6 Feb 2023 08:39:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-07 17:12:50.208822
• Title: COVID-19 Infection Analysis Framework using Novel Boosted CNNs and Radiological Images
• Title（参考訳）: 新型CNNと放射線画像を用いたCOVID-19感染分析フレームワーク
• Authors: Saddam Hussain Khan (Department of Computer Systems Engineering, University of Engineering and Applied Science, Swat, Pakistan)
• Abstract要約: 新型の2段階分析フレームワークは、新型コロナウイルス感染の微小な不規則性を分析するために開発された。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Network, STM-BRNet)を開発した。 提案手法は単相および他の報告システムと比較して性能が有意に向上した。
• 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: COVID-19 is a new pathogen that first appeared in the human population at the end of 2019, and it can lead to novel variants of pneumonia after infection. COVID-19 is a rapidly spreading infectious disease that infects humans faster. Therefore, efficient diagnostic systems may accurately identify infected patients and thus help control their spread. In this regard, a new two-stage analysis framework is developed to analyze minute irregularities of COVID-19 infection. A novel detection Convolutional Neural Network (CNN), STM-BRNet, is developed that incorporates the Split-Transform-Merge (STM) block and channel boosting (CB) to identify COVID-19 infected CT slices in the first stage. Each STM block extracts boundary and region-smoothing-specific features for COVID-19 infection detection. Moreover, the various boosted channels are obtained by introducing the new CB and Transfer Learning (TL) concept in STM blocks to capture small illumination and texture variations of COVID-19-specific images. The COVID-19 CTs are provided with new SA-CB-BRSeg segmentation CNN for delineating infection in images in the second stage. SA-CB-BRSeg methodically utilized smoothening and heterogeneous operations in the encoder and decoder to capture simultaneously COVID-19 specific patterns that are region homogeneity, texture variation, and boundaries. Additionally, the new CB concept is introduced in the decoder of SA-CB-BRSeg by combining additional channels using TL to learn the low contrast region. The proposed STM-BRNet and SA-CB-BRSeg yield considerable achievement in accuracy: 98.01 %, Recall: 98.12%, F-score: 98.11%, and Dice Similarity: 96.396%, IOU: 98.845 % for the COVID-19 infectious region, respectively. The proposed two-stage framework significantly increased performance compared to single-phase and other reported systems and reduced the burden on the radiologists.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)は、2019年末にヒトに初めて出現した新しい病原体で、感染後に新しい種類の肺炎を引き起こす可能性がある。 新型コロナウイルスは急速に流行する感染症で、人間に早く感染する。 したがって、効率的な診断システムは、感染した患者を正確に識別し、その拡散を制御するのに役立つ。 本研究では、新型コロナウイルスの微小な不規則性を分析するために、新しい2段階分析フレームワークを開発した。 スプリットトランスフォームマージ(stm)ブロックとチャネルブースティング(cb)を組み込んだ新しい検出畳み込みニューラルネットワーク(cnn)であるstm-brnetを開発した。 それぞれのSTMブロックは、新型コロナウイルス感染検出のための境界および領域平滑な特徴を抽出する。 さらに, STMブロックに新たなCB and Transfer Learning (TL) の概念を導入して, 新型コロナウイルス特有の画像の小さな照明やテクスチャのバリエーションを捉えることで, 様々なブーストチャネルが得られる。 新型のSA-CB-BRSegセグメンテーションCNNは、第2段階の画像に感染を規定する。 sa-cb-brsegは、エンコーダとデコーダの平滑化と不均質な操作を利用して、領域の均質性、テクスチャのばらつき、境界といったcovid-19特有のパターンを同時に捉えた。 さらに、新しいcb概念がsa-cb-brsegのデコーダに導入され、tlを用いて低コントラスト領域を学習する追加のチャネルを組み合わせる。 提案するstm-brnetとsa-cb-brsegはそれぞれ98.01 %,リコール:98.12%,f-score:98.11%,dice類似度:96.396%,iou:98.845 %であった。 提案する2段階フレームワークは単相および他の報告されたシステムに比べて性能を著しく向上させ,放射線科医の負担を軽減した。

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