Res-Dense Net for 3D Covid Chest CT-scan classification

要約

医用画像前処理の研究領域として最も注目されているのが、3次元CTスキャンである。COVID-19の急速な普及に伴い、適切かつ迅速な診断にCTスキャンの機能が重要視されるようになった。感染予防にも好影響を与えています。COVID-19をはじめ，CTスキャン画像を用いた疾病診断のタスクは多数存在する．本論文では，3次元CTスキャン画像からCovid-19を検出するために，Stacking Deep Neural Networkを用いた手法を提案する．本手法では，DenseNet 121とResNet 101の2つのバックボーンを用いて実験を行った．本手法は，いくつかの評価指標において競争力のある性能を達成した．

要約(オリジナル)

One of the most contentious areas of research in Medical Image Preprocessing is 3D CT-scan. With the rapid spread of COVID-19, the function of CT-scan in properly and swiftly diagnosing the disease has become critical. It has a positive impact on infection prevention. There are many tasks to diagnose the illness through CT-scan images, include COVID-19. In this paper, we propose a method that using a Stacking Deep Neural Network to detect the Covid 19 through the series of 3D CT-scans images . In our method, we experiment with two backbones are DenseNet 121 and ResNet 101. This method achieves a competitive performance on some evaluation metrics

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