要約
2019 年 12 月、COVID-19 と呼ばれる新しいウイルスは、これまでに膨大な数の死傷者を出しました。
新型コロナウイルスとの戦いは、2019 年のスペイン風邪の後、不可解で恐ろしいものになっています。最前線の医師と医学研究者は、非常に連続的なウイルスの拡散を制御する上で大きな進歩を遂げましたが、技術は戦いにおけるその重要性も証明しています。
さらに、人工知能は、多くの病気を診断するために多くの医療アプリケーションに採用されており、経験豊富な医師でさえ当惑しています。
したがって、この調査論文では、医師や研究者が病気を早期かつ安価に診断するのに役立つ、提案された方法論を探ります。
ほとんどの開発途上国では、従来の方法を使用してテストを実行することは困難ですが、機械学習と深層学習を使用すると、重要な方法を採用できます。
一方で、さまざまな種類の医用画像へのアクセスは、研究者の意欲を高めています。
その結果、膨大な数の技術が提案されています。
この論文では、まず、人工知能分野における従来の方法の背景知識について詳しく説明します。
それに続いて、一般的に使用されるデータセットとその現在までのユース ケースを収集します。
さらに、深層学習よりも機械学習を採用している研究者の割合も示しています。
したがって、このシナリオの徹底的な分析を提供します。
最後に、研究の課題では、COVID-19 研究で直面する問題について詳しく説明し、明るく健康的な環境を構築するための理解を持って問題に取り組みます。
要約(オリジナル)
In December 2019, a novel virus called COVID-19 had caused an enormous number of causalities to date. The battle with the novel Coronavirus is baffling and horrifying after the Spanish Flu 2019. While the front-line doctors and medical researchers have made significant progress in controlling the spread of the highly contiguous virus, technology has also proved its significance in the battle. Moreover, Artificial Intelligence has been adopted in many medical applications to diagnose many diseases, even baffling experienced doctors. Therefore, this survey paper explores the methodologies proposed that can aid doctors and researchers in early and inexpensive methods of diagnosis of the disease. Most developing countries have difficulties carrying out tests using the conventional manner, but a significant way can be adopted with Machine and Deep Learning. On the other hand, the access to different types of medical images has motivated the researchers. As a result, a mammoth number of techniques are proposed. This paper first details the background knowledge of the conventional methods in the Artificial Intelligence domain. Following that, we gather the commonly used datasets and their use cases to date. In addition, we also show the percentage of researchers adopting Machine Learning over Deep Learning. Thus we provide a thorough analysis of this scenario. Lastly, in the research challenges, we elaborate on the problems faced in COVID-19 research, and we address the issues with our understanding to build a bright and healthy environment.
arxiv情報
| 著者 | MD Abdullah Al Nasim,Aditi Dhali,Faria Afrin,Noshin Tasnim Zaman,Nazmul Karimm,Md Mahim Anjum Haque |
| 発行日 | 2023-03-29 15:33:16+00:00 |
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