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J-GLOBAL ID：202202268578424707   整理番号：22A0496838

深層学習,移動学習およびスタッキングを用いた胸部CTスキャンおよび胸部X線画像からのCOVID-19の自動検出【JST・京大機械翻訳】

Automatic detection of COVID-19 from chest CT scan and chest X-Rays images using deep learning, transfer learning and stacking

著者 (4件)： Jangam Ebenezer (Department of Information Technology, Velagapudi Ramakrishna Siddhartha Engineering College, Vijayawada, Andhra Pradesh, India) ,  Jangam Ebenezer (Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology(ISM), Dhanbad, Jharkhand, India) ,  Barreto Aaron Antonio Dias (Department of Electronics Engineering, Indian Institute of Technology(ISM) Dhanbad, Jharkhand, India) ,  Annavarapu Chandra Sekhara Rao (Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology(ISM), Dhanbad, Jharkhand, India)
資料名： Applied Intelligence  (Applied Intelligence)
巻： 52  号： 2  ページ： 2243-2259  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0297A  ISSN： 0924-669X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 症候性患者間のCoronavirus病2019(COVID-19)の早期検出のための有望な方法の一つは,深部学習(DL)技術を用いた個人の胸部コンピュータ断層撮影(CT)スキャンまたは胸部X線画像を分析することである。本論文では,個人の胸部CTスキャンまたは胸部X線画像からCOVID-19を検出する新しい積層集合を提案した。提案モデルは,不均一事前訓練コンピュータビジョンモデルの積層集合である。4つの事前訓練DLモデルを考察した:Visual Geometric Group(VGG 19),残差ネットワーク(ResNet 101),高密度に接続された畳み込みネットワーク(DenseNet 169)および広い残差ネットワーク(WideResNet 502)。各事前訓練モデルから,追加完全接続層の数を変えることによって,ベース分類器の潜在的候補を得た。網羅的探索の後,3つの最良性能の多様なモデルを選択し,加重平均ベースの不均一積層集合を設計した。5つの異なる胸部CTスキャンと胸部X線画像を用いて,提案モデルを訓練し,評価した。提案モデルの性能を,2つの他のアンサンブルモデル,ベースライン事前訓練コンピュータビジョンモデル,およびCOVID-19検出のための既存モデルと比較した。提案モデルは,胸部CTスキャンと胸部X線画像からなる5つの異なるデータセットで,一様に良い性能を達成した。COVID-19に関連して,再現が精度より重要であるので,種々の閾値での再現と精度の間のトレードオフを調査した。各データセットに対して,高い再現率と精度を与える推奨閾値を得た。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 畳込み ,  *学習 ,  ネットワーク ,  残差 ,  基準線 ,  *計算機トモグラフィー
準シソーラス用語： 自動検出 ,  加重平均 ,  *胸部CT ,  *胸部X線画像 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (7件)： 深層学習 ,  学習 ,  スタッキング ,  胸部CT ,  スキャン ,  胸部X線画像 ,  自動検出