論文の概要: COVID-19 Detection Using Swin Transformer Approach from Computed Tomography Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08165v1
• Date: Thu, 12 Oct 2023 09:37:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-14 12:00:43.257811
• Title: COVID-19 Detection Using Swin Transformer Approach from Computed Tomography Images
• Title（参考訳）: CT画像からのスイニングトランスフォーマーを用いたCOVID-19検出
• Authors: Kenan Morani
• Abstract要約: 我々は,CT画像を用いた新型コロナウイルス診断のための新しいアプローチを提案する。 本手法は患者レベルの予測のための体系的なアプローチを含む。 この文脈におけるSwin Transformerの応用は、異常な診断精度を示す患者レベルの予測をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The accurate and efficient diagnosis of COVID-19 is of paramount importance, particularly in the context of large-scale medical imaging datasets. In this preprint paper, we propose a novel approach for COVID-19 diagnosis using CT images that leverages the power of Swin Transformer models, state-of-the-art solutions in computer vision tasks. Our method includes a systematic approach for patient-level predictions, where individual CT slices are classified as COVID-19 or non-COVID, and the patient's overall diagnosis is determined through majority voting. The application of the Swin Transformer in this context results in patient-level predictions that demonstrate exceptional diagnostic accuracy. In terms of evaluation metrics, our approach consistently outperforms the baseline, as well as numerous competing methods, showcasing its effectiveness in COVID-19 diagnosis. The macro F1 score achieved by our model exceeds the baseline and offers a robust solution for accurate diagnosis.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスの正確かつ効率的な診断は、特に大規模医療画像データセットの文脈において、非常に重要である。 本稿では,コンピュータビジョンタスクにおけるスウィントランスフォーマーモデル,最先端ソリューションのパワーを活用したCT画像を用いた新型コロナウイルスの診断手法を提案する。 個別のctスライスをcovid-19またはnon-covidに分類し、患者の総合的な診断を多数決によって決定する、患者レベルの予測のための体系的アプローチを含む。 この文脈におけるSwin Transformerの応用は、異常な診断精度を示す患者レベルの予測をもたらす。 評価指標の面では,本手法は新型コロナウイルスの診断における有効性を示しながら,基準線と競合する多くの手法を一貫して上回っている。 我々のモデルが達成したマクロF1スコアはベースラインを超え、正確な診断のための堅牢なソリューションを提供する。

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