論文の概要: Enhancing COVID-19 Severity Analysis through Ensemble Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07130v2
- Date: Thu, 16 Mar 2023 08:59:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-17 11:30:42.229935
- Title: Enhancing COVID-19 Severity Analysis through Ensemble Methods
- Title（参考訳）: アンサンブル法による新型コロナウイルス重症度分析の強化
- Authors: Anand Thyagachandran, Hema A Murthy
- Abstract要約: 本稿では、新型コロナウイルス患者の感染症領域を抽出するためのドメイン知識に基づくパイプラインを提案する。
感染の重症度は、3つの機械学習モデルのアンサンブルを使用して異なるカテゴリに分類される。
提案システムは,AI-Enabled Medical Image Analysis WorkshopとCOVID-19診断コンペティションの検証データセットを用いて評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.792760290422185
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Computed Tomography (CT) scans provide a detailed image of the lungs,
allowing clinicians to observe the extent of damage caused by COVID-19. The CT
severity score (CTSS) based scoring method is used to identify the extent of
lung involvement observed on a CT scan. This paper presents a domain
knowledge-based pipeline for extracting regions of infection in COVID-19
patients using a combination of image-processing algorithms and a pre-trained
UNET model. The severity of the infection is then classified into different
categories using an ensemble of three machine-learning models: Extreme Gradient
Boosting, Extremely Randomized Trees, and Support Vector Machine. The proposed
system was evaluated on a validation dataset in the AI-Enabled Medical Image
Analysis Workshop and COVID-19 Diagnosis Competition (AI-MIA-COV19D) and
achieved a macro F1 score of 64\%. These results demonstrate the potential of
combining domain knowledge with machine learning techniques for accurate
COVID-19 diagnosis using CT scans. The implementation of the proposed system
for severity analysis is available at
\textit{https://github.com/aanandt/Enhancing-COVID-19-Severity-Analysis-through-Ensemble-Methods.git
}
- Abstract（参考訳）: ctスキャンは肺の詳細な画像を提供し、臨床医はcovid-19による損傷の程度を観察できる。
CTシーバリティスコア(CTSS)に基づくスコアリング法は、CTスキャンで観察される肺への関与の程度を特定するために用いられる。
本稿では,covid-19患者の感染領域を画像処理アルゴリズムと事前学習したunetモデルを組み合わせて抽出する,ドメイン知識に基づくパイプラインを提案する。
次に、感染の重症度を3つの機械学習モデル(Extreme Gradient Boosting、Extremely Randomized Trees、Support Vector Machine)のアンサンブルを使用して分類する。
提案システムは,AI-MIA-COV19D(AI-MIA-COV19D)の検証データセットを用いて評価し,マクロF1スコア64\%を達成した。
これらの結果から,ctスキャンによる新型コロナウイルスの正確な診断に,ドメイン知識と機械学習技術を組み合わせる可能性が示唆された。
重大度解析システムの実装は \textit{https://github.com/aanandt/enhancing-covid-19-severity- analysis-through-ensemble-methods.git } で利用可能である。
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