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J-GLOBAL ID：202002226028716150   整理番号：20A2277814

遺伝的深層学習畳込みニューラルネットワーク(GDCNN)を用いたCOVID-19の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of COVID-19 Using Genetic Deep Learning Convolutional Neural Network (GDCNN)

著者 (5件)： Babukarthik R. G. (Department of Computer Science and Engineering, Dayananda Sagar University, Bengaluru, India) ,  Adiga V. Ananth Krishna (Department of Computer Science and Engineering, Dayananda Sagar University, Bengaluru, India) ,  Sambasivam G. (Faculty of Information and Communication Technology, ISBAT University, Kampala, Uganda) ,  Chandramohan D. (Department of Computer Science and Engineering, Madanapalle Institute of Technology and Science, Madanapalle, India) ,  Amudhavel J. (School of Computer Science and Engineering, VIT Bhopal University, Bhopal, India)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 177647-177666  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Coronavirus病COVID-19の急速な拡大は,重度の肺炎をもたらし,ヘルスケアシステムへの高い影響を生じると見積もられる。早期診断のための緊急の必要性は,正確な治療のために必要であり,それは次に健康管理システムにおける圧力を減少する。利用可能な標準画像診断の幾つかは,コンピュータ断層撮影(CT)スキャンと胸部X線(CXR)である。CTスキャンは診断のゴールドスタンダードと考えられているが,CXRは広く,より速く,より安価のため最も広く用いられている。この研究は,CXR画像を用い,COVID-19と健康な肺(正常人)による肺炎を同定するための解決策を提供することを目的にした。医用画像から高次元特徴を抽出するのに使用される注目すべき方法の一つは,深層学習法である。本研究では,用いた最先端の技法は,遺伝的深層学習畳込みニューラルネットワーク(GDCNN)である。それは,COVID-19と正常画像の間の分類のための特徴を抽出するためのスクラッチから訓練される。5000以上のCXR画像サンプルから成るデータセットを用いて,肺炎,正常および他の肺炎疾患を分類した。スクラッチからのGDCNNの訓練は,提案方法が他の移動学習技術と比較して,より良く機能することを示した。COVID-19予測において,98.84%の分類精度,93%の精度,100%の感度,および97.0%の特異性を達成した。本研究で得られたトップ分類精度は,不均衡環境におけるCOVID-19疾患予測の同定における最良の名目率を明らかにした。分類のために提案された新規モデルは,ReseNet18,ReseNet50,Squeezenet,高密度Net-121,およびVisual Geometric Group(VGG16)のような既存のモデルよりも良好であることを証明した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  *遺伝 ,  肺炎 ,  健康管理 ,  医用画像 ,  高次元 ,  早期診断 ,  計算機トモグラフィー
準シソーラス用語： 胸部X線撮影 ,  分類精度 ,  特異性 ,  低価格 ,  正常画像 ,  *深層学習 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  COVID-19 ,  予測