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J-GLOBAL ID：202102286315845197   整理番号：21A3307495

SARS-Net:グラフ畳込みネットワークと畳込みニューラルネットワークの組合せによる胸部X線からのCOVID-19検出【JST・京大機械翻訳】

SARS-Net: COVID-19 detection from chest x-rays by combining graph convolutional network and convolutional neural network

著者 (4件)： Kumar Aayush (School of Computer Engineering, Kalinga Institute of Industrial Technology (Deemed to Be University), Bhubaneswar, Odisha, 751024, India) ,  Tripathi Ayush R (School of Computer Engineering, Kalinga Institute of Industrial Technology (Deemed to Be University), Bhubaneswar, Odisha, 751024, India) ,  Satapathy Suresh Chandra (School of Computer Engineering, Kalinga Institute of Industrial Technology (Deemed to Be University), Bhubaneswar, Odisha, 751024, India) ,  Zhang Yu-Dong (Department of Informatics, University of Leicester, Leicester LE1 7RH, UK)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 122  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  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,人間性に絶え間なくクリープした死んだ流行の1つとして出現している。スクリーニング試験は,現在,患者の重症急性呼吸器症候群コロナウイルスを検出する最も信頼でき,正確な段階であり,最も使用されるのはRT-PCR試験である。様々な研究者と初期の研究は,患者の胸部X線(CXR)またはコンピュータ断層撮影(CT)イメージングにおける視覚指標(異常)が,広大な母集団でウイルスを発見するために活用できるCOVID-19患者の貴重な特性であることを意味した。COVID-19パンデミックに取り組むためのオープンソースコミュニティへの様々な貢献によって動機づけられて,著者らは,患者におけるCOVID-19感染の存在のための患者のCXR画像における異常を検出するために,グラフ畳込みネットワークと畳込みニューラルネットワークを組み合わせたCADxシステムであるSARS-Netを導入した。本論文では,COVID-19診断のための胸部X線画像を分類し,検出するために,カスタムメイド深層学習アーキテクチャSARS-Netの性能を導入し,評価した。定量分析は,提案モデルが以前に述べた最先端の方法より精度を達成することを示した。提案モデルは,検証セットで97.60%の精度と92.90%の感度を達成した。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： クリープ ,  視覚 ,  *畳込み ,  *ネットワーク ,  定量分析 ,  コミュニティ ,  画像処理 ,  母集団 ,  計算機アーキテクチャ ,  スクリーニング ,  計算機トモグラフィー ,  RT-PCR法
準シソーラス用語： オープンソース ,  深層学習 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  グラフ畳込みネットワーク ,  COVID-19検出 ,  胸部X線 ,  深層学習

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： SARS ,  グラフ ,  畳込み ,  畳込みニューラルネットワーク ,  組合せ ,  胸部X線 ,  COVID-19