論文の概要: CovidExpert: A Triplet Siamese Neural Network framework for the
detection of COVID-19
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09004v1
- Date: Fri, 17 Feb 2023 17:18:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-20 13:57:22.001151
- Title: CovidExpert: A Triplet Siamese Neural Network framework for the
detection of COVID-19
- Title（参考訳）: covidexpert:covid-19検出のための三重項シアムニューラルネットワークフレームワーク
- Authors: Tareque Rahman Ornob, Gourab Roy and Enamul Hassan
- Abstract要約: 我々は、この危険な病気のポストエフェクトを減らすために、新型コロナウイルスの早期検出のための数発の学習モデルを開発した。
提案したアーキテクチャは、数ショットの学習と事前訓練された畳み込みニューラルネットワークのアンサンブルを組み合わせる。
提案されたモデルでは、全体的な精度は98.719%、特異性は99.36%、感度は98.72%、ROCスコアは99.9%であった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Patients with the COVID-19 infection may have pneumonia-like symptoms as well
as respiratory problems which may harm the lungs. From medical images,
coronavirus illness may be accurately identified and predicted using a variety
of machine learning methods. Most of the published machine learning methods may
need extensive hyperparameter adjustment and are unsuitable for small datasets.
By leveraging the data in a comparatively small dataset, few-shot learning
algorithms aim to reduce the requirement of large datasets. This inspired us to
develop a few-shot learning model for early detection of COVID-19 to reduce the
post-effect of this dangerous disease. The proposed architecture combines
few-shot learning with an ensemble of pre-trained convolutional neural networks
to extract feature vectors from CT scan images for similarity learning. The
proposed Triplet Siamese Network as the few-shot learning model classified CT
scan images into Normal, COVID-19, and Community-Acquired Pneumonia. The
suggested model achieved an overall accuracy of 98.719%, a specificity of
99.36%, a sensitivity of 98.72%, and a ROC score of 99.9% with only 200 CT
scans per category for training data.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)感染の患者は肺炎のような症状と肺に有害な呼吸障害を持つ可能性がある。
医療画像から、新型コロナウイルスの病気を正確に特定し、さまざまな機械学習手法を用いて予測することができる。
公開された機械学習手法のほとんどは、広範なハイパーパラメータ調整を必要とし、小さなデータセットには適さない。
比較的小さなデータセットでデータを活用することで、少数の学習アルゴリズムは、大規模なデータセットの必要性を減らすことを目指している。
これは、この危険な病気の影響を減らすために、covid-19の早期発見のための、数発の学習モデルを開発するきっかけになりました。
提案アーキテクチャは,CTスキャン画像から類似性学習のための特徴ベクトルを抽出するために,少数ショット学習と事前訓練された畳み込みニューラルネットワークのアンサンブルを組み合わせる。
提案されているトリプルト・シームズ・ネットワークは、CTスキャン画像をノーマル、COVID-19、およびCommunity-Acquired Pneumoniaに分類する数少ない学習モデルである。
提案されたモデルでは、全体的な精度は98.719%、特異性は99.36%、感度は98.72%、ROCスコアは99.9%であった。
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