論文の概要: COVID 19 Diagnosis Analysis using Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12642v1
• Date: Sun, 16 Mar 2025 20:33:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 14:56:58.023221
• Title: COVID 19 Diagnosis Analysis using Transfer Learning
• Title（参考訳）: トランスファーラーニングを用いた19例の診断解析
• Authors: Anjali Dharmik,
• Abstract要約: コロナウイルス感染症(COVID-19)は2019年12月に中国の武漢で初めて発見された。 主な症例は2019年に中国で診断され、パンデミックは2020年に始まった。 VGG16, VGG19, ResNet50の3つの事前訓練されたニューラルネットワークがコロナウイルス感染患者を検出するために提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Coronaviruses transmit COVID-19, a rapidly spreading disease. A Coronavirus infection (COVID-19) was first discovered in December 2019 in Wuhan, China, and spread rapidly throughout the planet in exactly some months. because of this, the virus can cause severe symptoms and even death, especially within the elderly and in people with medical conditions. The virus causes acute respiratory infections in humans. the primary case was diagnosed in China in 2019 and the pandemic started in 2020. Since the quantity of cases of COVID-19 is increasing daily, there are only a limited number of test kits available in hospitals. So, to stop COVID-19 from spreading among people, an automatic diagnosis system must be implemented. during this study, three pre-trained neural networks supported convolutional neural networks (VGG16, VGG19, ResNet50) are proposed for detecting Coronavirus pneumonia infected patients through X-rays and computerized tomography (CT). By using cross-validation, we've got implemented binary classifications with two classes (COVID-19, Normal (healthy)). Taking into consideration the results obtained, the pre-trained ResNet50 model provides the simplest classification performance (97.77% accuracy, 100% sensitivity, 93.33% specificity, 98.00% F1-score) among the opposite three used models over 6259 images.
• Abstract（参考訳）: コロナウイルスは急速に拡大する病気である新型コロナウイルスを媒介する。 2019年12月に中国武漢でコロナウイルス(COVID-19)が発見され、わずか数ヶ月で地球中に急速に広がった。 このため、ウイルスは重篤な症状や、特に高齢者や医療疾患の患者に死に至る恐れがある。 ウイルスはヒトに急性呼吸器感染症を引き起こす。 主な症例は2019年に中国で診断され、パンデミックは2020年に始まった。 新型コロナウイルスの感染者が毎日増えているため、病院で利用できる検査キットは限られている。 そのため、新型コロナウイルスの感染拡大を防ぐために、自動診断システムを導入する必要がある。 本研究では, コロナウイルス感染症患者をX線, コンピュータ断層撮影(CT)を用いて検出するために, 3つの事前訓練ニューラルネットワーク(VGG16, VGG19, ResNet50)を提案する。 クロスバリデーションを使うことで、2つのクラス(COVID-19, Normal (healthy))でバイナリ分類を実装しました。 得られた結果を考慮すると、事前訓練されたResNet50モデルは6259以上の画像のうち最も単純な分類性能(精度97.77%、感度100%、特異度93.33%、F1スコア98.00%)を提供する。

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