論文の概要: CoVid-19 Detection leveraging Vision Transformers and Explainable AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16033v2
• Date: Mon, 6 May 2024 16:32:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 01:06:19.548199
• Title: CoVid-19 Detection leveraging Vision Transformers and Explainable AI
• Title（参考訳）: 視覚変換器と説明可能なAIを利用したCoVid-19検出
• Authors: Pangoth Santhosh Kumar, Kundrapu Supriya, Mallikharjuna Rao K, Taraka Satya Krishna Teja Malisetti,
• Abstract要約: 肺疾患は、死因のトップ30のうち5つに原因がある。 早期に肺疾患を診断することが重要である。 ディープラーニングアルゴリズムは、自律的、迅速、そして正確な肺疾患の同定に重要な可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Lung disease is a common health problem in many parts of the world. It is a significant risk to people health and quality of life all across the globe since it is responsible for five of the top thirty leading causes of death. Among them are COVID 19, pneumonia, and tuberculosis, to name just a few. It is critical to diagnose lung diseases in their early stages. Several different models including machine learning and image processing have been developed for this purpose. The earlier a condition is diagnosed, the better the patient chances of making a full recovery and surviving into the long term. Thanks to deep learning algorithms, there is significant promise for the autonomous, rapid, and accurate identification of lung diseases based on medical imaging. Several different deep learning strategies, including convolutional neural networks (CNN), vanilla neural networks, visual geometry group based networks (VGG), and capsule networks , are used for the goal of making lung disease forecasts. The standard CNN has a poor performance when dealing with rotated, tilted, or other aberrant picture orientations. As a result of this, within the scope of this study, we have suggested a vision transformer based approach end to end framework for the diagnosis of lung disorders. In the architecture, data augmentation, training of the suggested models, and evaluation of the models are all included. For the purpose of detecting lung diseases such as pneumonia, Covid 19, lung opacity, and others, a specialised Compact Convolution Transformers (CCT) model have been tested and evaluated on datasets such as the Covid 19 Radiography Database. The model has achieved a better accuracy for both its training and validation purposes on the Covid 19 Radiography Database.
• Abstract（参考訳）: 肺疾患は世界中の多くの地域で一般的な健康問題である。 死亡原因のトップ30のうち5つに責任があるため、世界中の人々の健康と生活の質に重大なリスクがある。 その中には、新型コロナウイルス19号、肺炎、結核などが含まれる。 早期に肺疾患を診断することが重要である。 この目的のために、機械学習や画像処理など様々なモデルが開発されている。 早期の症状が診断されるほど、患者の完全な回復と長期生存の可能性が高まる。 深層学習アルゴリズムのおかげで、医療画像に基づく肺疾患の自律的、迅速、正確な同定が期待できる。 肺疾患予測の目標には、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、バニラニューラルネットワーク、視覚幾何学グループベースネットワーク(VGG)、カプセルネットワークなど、さまざまなディープラーニング戦略が使用されている。 標準CNNは、回転、傾いた、その他の異常な画像方向を扱う場合、性能が劣る。 その結果,本研究の範囲内では,肺疾患の診断のための視覚変換器によるアプローチ・ツー・エンドの枠組みが提案されている。 アーキテクチャでは、データ拡張、提案されたモデルのトレーニング、モデルの評価がすべて含まれています。 肺炎,コビッド19などの肺疾患を検出する目的で,コビッド19ラジオグラフィーデータベースなどのデータセットを用いて,CCT(Compact Convolution Transformers)モデルを試験・評価した。 このモデルは、Covid 19 Radiography Databaseのトレーニングと検証の両方の目的のために、より良い精度を達成した。

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