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J-GLOBAL ID：202202221682097833   整理番号：22A1053277

ディープニューラルネットワークアルゴリズムを用いたCOVID-19の検出と肺炎の分類【JST・京大機械翻訳】

Detection of COVID-19 and Classification of Pneumonia Using Deep Neural Networks Algorithms

著者 (5件)： Bhavitha G. (Department of Electronics and Communication Engineering, VR Siddhartha Engineering College (Autonomous), JNTU, Kakinada, India) ,  Harsha Vardhan A. (Department of Electronics and Communication Engineering, VR Siddhartha Engineering College (Autonomous), JNTU, Kakinada, India) ,  Nikhil K. (Department of Electronics and Communication Engineering, VR Siddhartha Engineering College (Autonomous), JNTU, Kakinada, India) ,  Tasleema Farhan Sk. (Department of Electronics and Communication Engineering, VR Siddhartha Engineering College (Autonomous), JNTU, Kakinada, India) ,  Saritha V. (Department of Electronics and Communication Engineering, VR Siddhartha Engineering College (Autonomous), JNTU, Kakinada, India)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 839  ページ： 125-137  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 重症急性呼吸器症候群(SARS)のサブクラスであるCOVID-19は,2019年に中国から出現したウイルス性疾患である。最初に,COVID-19疾患を診断するために利用可能な試験キットの短手がある。COVID-19の診断に利用できる試験は,RT-PCR(リアルタイムポリメラーゼ連鎖反応),迅速抗原試験および抗体試験である。しかし,これらの中で,RT-PCRだけが高精度であり,それは時間-追随プロセスである。それは,ほぼ4から48時間を要した。ここで,AIは疾患を診断する際に重要な役割を果たす。近年,AIは医学分野の一部となり,分類に広く用いられている。胸部X線を用いて深層学習を用いてCOVID-19を検出し,COVID-19を検出するのに用いたモデルは18層を含む残留ネットワークであるResNet18である。本研究では,4種類のクラスを分類し,モデル性能がより良く,正確に分類されることを確認した。データセットは合計5365の画像を含む。これにおいて,訓練のためのデータの80%と検証のための20%を使用した。3つのクラスの分類で得た精度は96.67%であり,4つのクラスで,精度は91%であった。また,ResNet50の比較のために他のモデルを使用し,75%の精度を達成した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *ネットワーク ,  精度 ,  *肺炎 ,  ウイルス感染症 ,  中華人民共和国 ,  呼吸器感染症 ,  RT-PCR法 ,  リアルタイムPCR法
準シソーラス用語： 重症急性呼吸器症候群 ,  胸部X線撮影 ,  高精度 ,  抗原検査 ,  抗体検査 ,  深層学習 ,  *ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 深層学習 ,  Resnet18 ,  Resnet50 ,  COVID-19 ,  Python

分類 (1件)： 感染症・寄生虫症の診断  (GD01020S)

タイトルに関連する用語 (3件)： COVID-19 ,  肺炎 ,  分類