Fugu-MT 論文翻訳(概要): Severity classification of ground-glass opacity via 2-D convolutional neural network and lung CT scans: a 3-day exploration

論文の概要: Severity classification of ground-glass opacity via 2-D convolutional neural network and lung CT scans: a 3-day exploration

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16904v1
Date: Thu, 23 Mar 2023 22:35:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-02 18:16:06.406135
Title: Severity classification of ground-glass opacity via 2-D convolutional neural network and lung CT scans: a 3-day exploration
Title（参考訳）: 2次元畳み込みニューラルネットワークと肺CTによる地上ガラス不透明度の重症度分類:3日間の探索
Authors: Lisa Y.W. Tang
Abstract要約: 本稿では、3日間にわたって実装およびテストされた概念実証フレームワークの実験結果を示す。 AI-Enabled Medical Image Analysis Workshop of the 2023 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2023) で開催されている「COVID-19コンペティション」という第3の挑戦によって推進された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Ground-glass opacity is a hallmark of numerous lung diseases, including patients with COVID19 and pneumonia. This brief note presents experimental results of a proof-of-concept framework that got implemented and tested over three days as driven by the third challenge entitled "COVID-19 Competition", hosted at the AI-Enabled Medical Image Analysis Workshop of the 2023 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2023). Using a newly built virtual environment (created on March 17, 2023), we investigated various pre-trained two-dimensional convolutional neural networks (CNN) such as Dense Neural Network, Residual Neural Networks (ResNet), and Vision Transformers, as well as the extent of fine-tuning. Based on empirical experiments, we opted to fine-tune them using ADAM's optimization algorithm with a standard learning rate of 0.001 for all CNN architectures and apply early-stopping whenever the validation loss reached a plateau. For each trained CNN, the model state with the best validation accuracy achieved during training was stored and later reloaded for new classifications of unseen samples drawn from the validation set provided by the challenge organizers. According to the organizers, few of these 2D CNNs yielded performance comparable to an architecture that combined ResNet and Recurrent Neural Network (Gated Recurrent Units). As part of the challenge requirement, the source code produced during the course of this exercise is posted at https://github.com/lisatwyw/cov19. We also hope that other researchers may find this light prototype consisting of few Python files based on PyTorch 1.13.1 and TorchVision 0.14.1 approachable.
Abstract（参考訳）: グラウンドグラスの不透明度は、COVID-19や肺炎など多くの肺疾患の指標である。本稿では,2023年IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2023)のAI-Enabled Medical Image Analysis Workshopで開催される第3の課題である“COVID-19 Competition”によって,3日間にわたって実施およびテストされた概念実証フレームワークの実験結果を紹介する。新たに構築された仮想環境(2023年3月17日作成)を用いて,Dense Neural Network, Residual Neural Networks (ResNet), Vision Transformerなどの事前学習された2次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)および微調整の程度を調査した。実証実験に基づき,すべてのCNNアーキテクチャに対して標準学習率0.001でADAMの最適化アルゴリズムを微調整し,検証損失が高原に達すると早期停止を適用した。トレーニングされたcnn毎に、トレーニング中に達成した最高の検証精度を持つモデル状態が格納され、その後、チャレンジオーガナイザが提供する検証セットから得られた未検出サンプルの新しい分類のために再ロードされる。オーガナイザによると、これらの2D CNNのうち、ResNetとRecurrent Neural Network(Gated Recurrent Units)を組み合わせたアーキテクチャに匹敵するパフォーマンスを得るものはほとんどなかった。課題要件の一部として、この演習の過程で生成されたソースコードはhttps://github.com/lisatwyw/cov19.comに投稿される。また、他の研究者がPyTorch 1.13.1とTorchVision 0.14.1のアプローチ可能なPythonファイルの少ないこの軽量プロトタイプを見つけることを期待している。

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