論文の概要: Ultrasound-Based AI for COVID-19 Detection: A Comprehensive Review of Public and Private Lung Ultrasound Datasets and Studies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05029v1
- Date: Wed, 06 Nov 2024 06:59:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-11 14:55:36.917884
- Title: Ultrasound-Based AI for COVID-19 Detection: A Comprehensive Review of Public and Private Lung Ultrasound Datasets and Studies
- Title（参考訳）: COVID-19検出のための超音波ベースのAI:公衆および民間の肺超音波データセットと研究の総合的レビュー
- Authors: Abrar Morshed, Abdulla Al Shihab, Md Abrar Jahin, Md Jaber Al Nahian, Md Murad Hossain Sarker, Md Sharjis Ibne Wadud, Mohammad Istiaq Uddin, Muntequa Imtiaz Siraji, Nafisa Anjum, Sumiya Rajjab Shristy, Tanvin Rahman, Mahmuda Khatun, Md Rubel Dewan, Mosaddeq Hossain, Razia Sultana, Ripel Chakma, Sonet Barua Emon, Towhidul Islam, Mohammad Arafat Hussain,
- Abstract要約: 新型コロナウイルスの検出と解析に肺超音波(LUS)を用いたAIによる研究に焦点をあてる。
合計60項目をレビューし,そのうち41項目は公開データセットを使用し,残る41項目は個人データを用いた。
以上の結果から, 超音波を用いた新型コロナウイルス検出AI研究は, 特に小児および妊婦の臨床的有用性が高いことが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8431149869144428
- License:
- Abstract: The COVID-19 pandemic has affected millions of people globally, with respiratory organs being strongly affected in individuals with comorbidities. Medical imaging-based diagnosis and prognosis have become increasingly popular in clinical settings for detecting COVID-19 lung infections. Among various medical imaging modalities, ultrasound stands out as a low-cost, mobile, and radiation-safe imaging technology. In this comprehensive review, we focus on AI-driven studies utilizing lung ultrasound (LUS) for COVID-19 detection and analysis. We provide a detailed overview of both publicly available and private LUS datasets and categorize the AI studies according to the dataset they used. Additionally, we systematically analyzed and tabulated the studies across various dimensions, including data preprocessing methods, AI models, cross-validation techniques, and evaluation metrics. In total, we reviewed 60 articles, 41 of which utilized public datasets, while the remaining employed private data. Our findings suggest that ultrasound-based AI studies for COVID-19 detection have great potential for clinical use, especially for children and pregnant women. Our review also provides a useful summary for future researchers and clinicians who may be interested in the field.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは世界中で何百万人もの人々に影響を与えており、呼吸器は共生の個人に強い影響を受けている。
医療画像に基づく診断と予後は、新型コロナウイルス(COVID-19)の肺感染症を検出する臨床現場でますます人気が高まっている。
様々な医療画像モダリティの中で、超音波は低コスト、移動型、放射線に安全な画像技術として際立っている。
本稿では, 肺超音波(LUS)を用いたAIによる新型コロナウイルスの検出と解析に焦点をあてる。
公開可能なLUSデータセットとプライベートなLUSデータセットの両方の詳細な概要を提供し、使用したデータセットに基づいてAI研究を分類する。
さらに,データ前処理手法,AIモデル,クロスバリデーション手法,評価指標など,さまざまな分野の研究を体系的に分析し,集計した。
合計60項目をレビューし,そのうち41項目は公開データセットを使用し,残る41項目は個人データを用いた。
以上の結果から, 超音波を用いた新型コロナウイルス検出AI研究は, 特に小児および妊婦の臨床的有用性が高いことが示唆された。
我々のレビューはまた、この分野に興味があるかもしれない将来の研究者や臨床医に有用な概要を提供する。
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