論文の概要: A Hybrid Deep Learning CNN Model for Enhanced COVID-19 Detection from Computed Tomography (CT) Scan Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17160v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 18:59:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:42:05.494465
• Title: A Hybrid Deep Learning CNN Model for Enhanced COVID-19 Detection from Computed Tomography (CT) Scan Images
• Title（参考訳）: CT画像からのCOVID-19検出のためのハイブリッド深層学習CNNモデル
• Authors: Suresh Babu Nettur, Shanthi Karpurapu, Unnati Nettur, Likhit Sagar Gajja, Sravanthy Myneni, Akhil Dusi, Lalithya Posham,
• Abstract要約: 新型コロナウイルスの早期検出は、効果的な治療と感染拡大の制御に不可欠である。 本研究では,CTスキャン画像から新型コロナウイルスを検出するためのハイブリッドディープラーニングモデルを提案する。 提案モデルでは,精度98.93%の精度を実現し,精度,リコール,F1スコア,ROC曲線性能を比較検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Early detection of COVID-19 is crucial for effective treatment and controlling its spread. This study proposes a novel hybrid deep learning model for detecting COVID-19 from CT scan images, designed to assist overburdened medical professionals. Our proposed model leverages the strengths of VGG16, DenseNet121, and MobileNetV2 to extract features, followed by Principal Component Analysis (PCA) for dimensionality reduction, after which the features are stacked and classified using a Support Vector Classifier (SVC). We conducted comparative analysis between the proposed hybrid model and individual pre-trained CNN models, using a dataset of 2,108 training images and 373 test images comprising both COVID-positive and non-COVID images. Our proposed hybrid model achieved an accuracy of 98.93%, outperforming the individual models in terms of precision, recall, F1 scores, and ROC curve performance.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスの早期検出は、効果的な治療と感染拡大の制御に不可欠である。 本研究では,CTスキャン画像から新型コロナウイルスを検出するハイブリッド深層学習モデルを提案する。 提案モデルでは,VGG16,DenseNet121,MobileNetV2の長所を利用して特徴を抽出し,次に主成分分析(PCA)を用いて次元化を行い,その特徴を積み重ねて支援ベクトル分類器(SVC)を用いて分類する。 2,108枚のトレーニング画像と373枚のテスト画像を用いて,提案したハイブリッドモデルと個別事前学習CNNモデルの比較分析を行った。 提案したハイブリッドモデルは98.93%の精度を達成し、精度、リコール、F1スコア、ROC曲線のパフォーマンスにおいて個々のモデルよりも優れていた。

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