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J-GLOBAL ID：202102222530681248   整理番号：21A3174782

局所解釈可能モデルによるCOVID-19所見の検出 CNNから抽出されたタイプベース活性化に関する診断的説明法【JST・京大機械翻訳】

Detection of COVID-19 findings by the local interpretable model-agnostic explanations method of types-based activations extracted from CNNs

著者 (5件)： Togacar Mesut (Department of Computer Technologies, Technical Sciences Vocational School, Firat University, Elazig, Turkey) ,  Muzoglu Nedim (Department of Biomedical Sciences, Faculty of Engineering, Istanbul University, Istanbul, Turkey) ,  Ergen Burhan (Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, Firat University, Elazig, Turkey) ,  Yarman Bekir Siddik Binboga (Department of Electric-Electronic Engineering, Faculty of Engineering, Istanbul University, Istanbul, Turkey) ,  Halefoglu Ahmet Mesrur (Department of Radiology, Sisli Hamidiye Etfal Training and Research Hospital, Health Sciences University, Istanbul, Turkey)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 71  号： PA  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3347A  ISSN： 1746-8094  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Covid-19は,上気道および下気道に影響を及ぼす疾患であり,個人において致死的な結果を有する。COVID-19疾患の早期診断は重要である。本研究で使用したデータセットをイスタンブールの病院から収集した。最初のデータセットは,COVID-19,ウイルス性肺炎,および細菌性肺炎型から成る。第2のデータセットは,COVID-19:地上ガラス不透明度,および小結節,cra状舗装パターン,圧密,および地盤ガラスという次の知見から成る。本論文で提案したアプローチは人工知能に基づいている。提案した手法は3段階から成る。第一段階として,前処理を適用し,この段階で,Fourier変換と勾配加重クラス活性化マッピング法を入力画像に適用した。第2段階では,タイプベースの活性化セットを,ソフトマックス法の前に3つの異なるResNetモデルで作成した。第3段階では,最良のタイプベースの活性化を,局所解釈可能なモデル診断説明法を用いてCNNモデルの中で選択し,ソフトマックス法で再分類した。3種類の画像セットを含むデータセットにおいて,提案したアプローチで99.15%の総合精度成功を達成した。COVID-19の知見からなるデータセットでは,推奨手法で99.62%の全精度成功を達成した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Fourier変換 ,  *圧密 ,  ガラス ,  写像 ,  前処理 ,  舗装 ,  画像処理 ,  人工知能 ,  早期診断 ,  ウイルス性肺炎 ,  上気道
準シソーラス用語： 不透明度 ,  下気道 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： COVID-19 ,  胸部CT所見 ,  深層学習 ,  画像処理 ,  医療意思決定支援システム

分類 (2件)： 呼吸器の診断  (GI02000S) ,  感染症・寄生虫症の診断  (GD01020S)

タイトルに関連する用語 (8件)： モデル ,  COVID-19 ,  所見 ,  CNN ,  タイプ ,  活性化 ,  診断 ,  説明