論文の概要: MEDNC: Multi-ensemble deep neural network for COVID-19 diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13135v1
- Date: Tue, 25 Apr 2023 20:26:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-27 16:34:36.694559
- Title: MEDNC: Multi-ensemble deep neural network for COVID-19 diagnosis
- Title（参考訳）: MEDNC:COVID-19診断のためのマルチアンサンブルディープニューラルネットワーク
- Authors: Lin Yang, Shuihua Wang, Yudong Zhang
- Abstract要約: 我々は,CT画像を用いた新型コロナウイルスの自動予測と診断のための深層学習フレームワークMEDNCを提案する。
当社のモデルは、COVID-19データの公開セットを2つ使用してトレーニングされました。
その結果、MEDNCは新型コロナウイルス感染症の検出を大幅に強化し、それぞれ98.79%と99.82%の精度に達した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.909378035039214
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has spread all over the world for three
years, but medical facilities in many areas still aren't adequate. There is a
need for rapid COVID-19 diagnosis to identify high-risk patients and maximize
the use of limited medical resources. Motivated by this fact, we proposed the
deep learning framework MEDNC for automatic prediction and diagnosis of
COVID-19 using computed tomography (CT) images. Our model was trained using two
publicly available sets of COVID-19 data. And it was built with the inspiration
of transfer learning. Results indicated that the MEDNC greatly enhanced the
detection of COVID-19 infections, reaching an accuracy of 98.79% and 99.82%
respectively. We tested MEDNC on a brain tumor and a blood cell dataset to show
that our model applies to a wide range of problems. The outcomes demonstrated
that our proposed models attained an accuracy of 99.39% and 99.28%,
respectively. This COVID-19 recognition tool could help optimize healthcare
resources and reduce clinicians' workload when screening for the virus.
- Abstract（参考訳）: 2019年の新型コロナウイルス(covid-19)は3年間世界中に広がったが、多くの地域の医療施設はまだ不十分だ。
リスクの高い患者を特定し、限られた医療資源の使用を最大化するために、急速な新型コロナウイルスの診断が必要である。
そこで本研究では,CT画像を用いたCOVID-19自動予測・診断のための深層学習フレームワーク MEDNC を提案する。
当社のモデルは、2セットのCOVID-19データを使用してトレーニングされました。
そして、トランスファーラーニングのインスピレーションを得て作られた。
その結果、medncは新型コロナウイルスの感染の検出を大幅に強化し、それぞれ98.79%と99.82%の精度に達した。
我々は脳腫瘍と血液細胞データセットを用いてMDDNCを試験し、我々のモデルが幅広い問題に適用可能であることを示した。
その結果,提案モデルでそれぞれ99.39%,99.28%の精度が得られた。
この新型コロナウイルス(COVID-19)認識ツールは、医療資源の最適化と、ウイルスのスクリーニング時に臨床医の負担軽減に役立つ。
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