論文の概要: Automated COVID-19 CT Image Classification using Multi-head Channel Attention in Deep CNN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00715v1
• Date: Mon, 31 Jul 2023 16:44:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-03 15:09:46.045791
• Title: Automated COVID-19 CT Image Classification using Multi-head Channel Attention in Deep CNN
• Title（参考訳）: 深部CNNにおけるマルチヘッドチャネルアテンションを用いたCOVID-19画像の自動分類
• Authors: Susmita Ghosh and Abhiroop Chatterjee
• Abstract要約: 新型コロナウイルスのCTスキャン自動分類のための新しい深層学習手法を提案する。 新しく設計されたチャネルアテンション機構と重み付きグローバル平均プールを組み込んだ改良型Xceptionモデルを提案する。 広く使われている新型コロナウイルスのCTスキャンデータセットの実験は96.99%の精度を示し、他の最先端技術よりも優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7614628596146599
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid spread of COVID-19 has necessitated efficient and accurate diagnostic methods. Computed Tomography (CT) scan images have emerged as a valuable tool for detecting the disease. In this article, we present a novel deep learning approach for automated COVID-19 CT scan classification where a modified Xception model is proposed which incorporates a newly designed channel attention mechanism and weighted global average pooling to enhance feature extraction thereby improving classification accuracy. The channel attention module selectively focuses on informative regions within each channel, enabling the model to learn discriminative features for COVID-19 detection. Experiments on a widely used COVID-19 CT scan dataset demonstrate a very good accuracy of 96.99% and show its superiority to other state-of-the-art techniques. This research can contribute to the ongoing efforts in using artificial intelligence to combat current and future pandemics and can offer promising and timely solutions for efficient medical image analysis tasks.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスの急速な普及は、効率的かつ正確な診断方法を必要としている。 CT(Computed Tomography)スキャン画像は、この疾患を検出する貴重なツールとして登場した。 本稿では,新たに設計されたチャネルアテンション機構と重み付きグローバル平均プール機構を組み込んだ修正xceptionモデルを提案し,特徴抽出を強化し,分類精度を向上させた,covid-19ctスキャン自動分類のための新しいディープラーニング手法を提案する。 チャネルアテンションモジュールは、各チャネル内の情報領域に選択的にフォーカスし、モデルが新型コロナウイルス検出のための識別的特徴を学習できるようにする。 広く使われている新型コロナウイルスのCTスキャンデータセットの実験は96.99%の精度を示し、他の最先端技術よりも優れていることを示している。 この研究は、現在および将来のパンデミックと戦うために人工知能を使用する継続的な取り組みに寄与し、効率的な医用画像分析タスクに有望でタイムリーなソリューションを提供することができる。

関連論文リスト

• Optimising Chest X-Rays for Image Analysis by Identifying and Removing Confounding Factors [49.005337470305584]
  新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミック(パンデミック)の間、新型コロナウイルス(COVID-19)の診断のための緊急設定で実施される画像の量は、臨床用CXRの取得が広範囲に及んだ。 公開データセット内の臨床的に取得されたCXRの変動品質は、アルゴリズムのパフォーマンスに大きな影響を及ぼす可能性がある。 我々は、新型コロナウイルスの胸部X線データセットを前処理し、望ましくないバイアスを取り除くための、シンプルで効果的なステップワイズアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-22T13:57:04Z)
• Multi-Feature Vision Transformer via Self-Supervised Representation Learning for Improvement of COVID-19 Diagnosis [2.3513645401551333]
  CXR画像からのCOVID-19感染症の診断における自己教師型学習の有効性について検討した。 我々は、元のCXR画像とそれに対応する拡張されたローカル位相CXR画像から情報を学ぶために、クロスアテンション機構をデプロイする。 局所位相に基づく拡張CXR画像を活用することで,ベースライン型自己教師学習モデルの性能をさらに向上できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-03T05:02:47Z)
• Preservation of High Frequency Content for Deep Learning-Based Medical Image Classification [74.84221280249876]
  大量の胸部ラジオグラフィーの効率的な分析は、医師や放射線技師を助けることができる。 本稿では,視覚情報の効率的な識別と符号化のための離散ウェーブレット変換(DWT)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-08T15:29:54Z)
• CNN Filter Learning from Drawn Markers for the Detection of Suggestive Signs of COVID-19 in CT Images [58.720142291102135]
  畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のフィルタを推定するために,大規模な注釈付きデータセットやバックプロパゲーションを必要としない手法を提案する。 少数のCT画像に対して、ユーザは、代表的な正常領域と異常領域にマーカーを描画する。 本発明の方法は、カーネルがマークされたものに似た拡張領域に特有な一連の畳み込み層からなる特徴抽出器を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-16T15:03:42Z)
• Few-shot Learning for CT Scan based COVID-19 Diagnosis [33.26861533338019]
  コロナウイルス感染症2019(英語: Coronavirus disease 2019, COVID-19)は、188か国と領土で4000万人以上の人々が感染している国際保健緊急事態宣言である。 深層学習アプローチは、医療画像の自動スクリーニングの有効なツールとなり、また、新型コロナウイルスの診断としても検討されている。 そこで本研究では,少量のラベル付きCTスキャンが利用可能である場合にのみ有効に機能する領域適応型COVID-19 CT診断法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-01T02:37:49Z)
• A Multi-Stage Attentive Transfer Learning Framework for Improving COVID-19 Diagnosis [49.3704402041314]
  新型コロナの診断を改善するための多段階集中移動学習フレームワークを提案する。 提案するフレームワークは、複数のソースタスクと異なるドメインのデータから知識を学習し、正確な診断モデルを訓練する3つの段階からなる。 本稿では,肺CT画像のマルチスケール表現を学習するための自己教師付き学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-14T01:39:19Z)
• Chest X-ray Image Phase Features for Improved Diagnosis of COVID-19 Using Convolutional Neural Network [2.752817022620644]
  最近の研究で、新型コロナウイルス患者のX線写真には、新型コロナウイルスに関する情報が含まれていることが示されている。 胸部X線(CXR)は、高速な撮像時間、広範囲の可用性、低コスト、可搬性から注目されている。 本研究では、CXR画像から新型コロナウイルスの分類を改善するために、新しい多機能畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-06T20:26:26Z)
• Classification of COVID-19 in CT Scans using Multi-Source Transfer Learning [91.3755431537592]
  我々は,従来のトランスファー学習の改良にマルチソース・トランスファー・ラーニングを応用して,CTスキャンによる新型コロナウイルスの分類を提案する。 マルチソースファインチューニングアプローチでは、ImageNetで微調整されたベースラインモデルよりも優れています。 我々の最高のパフォーマンスモデルは、0.893の精度と0.897のリコールスコアを達成でき、ベースラインのリコールスコアを9.3%上回った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-22T11:53:06Z)
• Residual Attention U-Net for Automated Multi-Class Segmentation of COVID-19 Chest CT Images [46.844349956057776]
  新型コロナウイルス感染症(COVID-19)は世界中で急速に広がり、公衆衛生や経済に大きな影響を及ぼしている。 新型コロナウイルスによる肺感染症を効果的に定量化する研究はいまだにない。 複数の新型コロナウイルス感染症領域の自動セグメンテーションのための新しいディープラーニングアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-12T16:24:59Z)
• Diagnosing COVID-19 Pneumonia from X-Ray and CT Images using Deep Learning and Transfer Learning Algorithms [8.697183191483571]
  新型コロナウイルス(2019年新規コロナウイルス)は、中国武漢で最初に発生し、前例のない効果で世界中に広がった。 本研究の目的は、複数のソースからX線とCTスキャン画像の包括的データセットを構築することである。 本手法では,X線およびCTスキャン画像データセットに対して,単純な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と修正済みのAlexNetモデルを適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-31T18:10:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。