論文の概要: Detection of COVID19 in Chest X-Ray Images Using Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04161v1
• Date: Sun, 9 Apr 2023 05:02:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 17:18:58.508115
• Title: Detection of COVID19 in Chest X-Ray Images Using Transfer Learning
• Title（参考訳）: 転写学習を用いた胸部X線画像におけるCOVID19の検出
• Authors: Zanoby N.Khan
• Abstract要約: 本稿では,VGG-16とVGG-19という,最もよく知られた2つのVGGNetアーキテクチャを用いたトランスファーラーニングの概念について検討する。 我々は,複数クラスとバイナリの分類問題において,正のCovid-19インスタンスを識別するために,提案システムの性能を評価するために2つの異なるデータセットを生成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: COVID19 is a highly contagious disease infected millions of people worldwide. With limited testing components, screening tools such as chest radiography can assist the clinicians in the diagnosis and assessing the progress of disease. The performance of deep learning-based systems for diagnosis of COVID-19 disease in radiograph images has been encouraging. This paper investigates the concept of transfer learning using two of the most well-known VGGNet architectures, namely VGG-16 and VGG-19. The classifier block and hyperparameters are fine-tuned to adopt the models for automatic detection of Covid-19 in chest x-ray images. We generated two different datasets to evaluate the performance of the proposed system for the identification of positive Covid-19 instances in a multiclass and binary classification problems. The experimental outcome demonstrates the usefulness of transfer learning for small-sized datasets particularly in the field of medical imaging, not only to prevent over-fitting and convergence problems but also to attain optimal classification performance as well.
• Abstract（参考訳）: COVID19は世界中で何百万人もの人が感染している非常に伝染性の病気です。 テスト成分が限られているため、胸部x線撮影のようなスクリーニングツールは臨床医の診断と疾患の進行を評価するのに役立つ。 画像診断における深層学習に基づく新型コロナウイルスの診断システムの性能向上が奨励されている。 本稿では,vgg-16とvgg-19という2つのvggnetアーキテクチャを用いて,転送学習の概念を検討する。 分類器ブロックとハイパーパラメータは、胸部X線画像におけるCovid-19の自動検出モデルを採用するために微調整される。 提案システムの性能を評価するために2つの異なるデータセットを作成し,多クラスおよび二分分類問題において陽性のcovid-19インスタンスを同定した。 実験結果は,特に医用画像領域における小型データセットの転送学習の有用性を示し,過剰フィッティングや収束問題を防ぐだけでなく,最適分類性能も達成できることを示した。

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