CCTCOVID: COVID-19 Detection from Chest X-Ray Images Using Compact Convolutional Transformers

要約

COVID-19 は、上気道と肺を攻撃する新しいウイルスです。
その人から人への伝染性はかなり急速であり、これは個人の生活のほぼすべての面で深刻な問題を引き起こしています.
一部の感染者は完全に無症状のままかもしれませんが、他の人は軽度から重度の症状を示すことが頻繁に目撃されています.
これに加えて、世界中の何千もの死亡例は、COVID-19 を検出することがコミュニティでの緊急の要求であることを示しています。
実際には、これはコンピュータ断層撮影 (CT) や X 線画像などの医療画像のスクリーニングの助けを借りて顕著に行われます。
しかし、面倒な臨床手順と毎日の多数のケースは、医療従事者に大きな課題を課しています。
深層学習ベースのアプローチは、幅広い医療タスクで大きな可能性を示しています。
その結果、Compact Convolutional Transformers (CCT) を使用して X 線画像から COVID-19 を自動的に検出するための変換器ベースの方法を紹介します。
私たちの広範な実験により、提案された方法の有効性が98%の精度で証明され、以前の研究よりも優れています。

要約(オリジナル)

COVID-19 is a novel virus that attacks the upper respiratory tract and the lungs. Its person-to-person transmissibility is considerably rapid and this has caused serious problems in approximately every facet of individuals lives. While some infected individuals may remain completely asymptomatic, others have been frequently witnessed to have mild to severe symptoms. In addition to this, thousands of death cases around the globe indicated that detecting COVID-19 is an urgent demand in the communities. Practically, this is prominently done with the help of screening medical images such as Computed Tomography (CT) and X-ray images. However, the cumbersome clinical procedures and a large number of daily cases have imposed great challenges on medical practitioners. Deep Learning-based approaches have demonstrated a profound potential in a wide range of medical tasks. As a result, we introduce a transformer-based method for automatically detecting COVID-19 from X-ray images using Compact Convolutional Transformers (CCT). Our extensive experiments prove the efficacy of the proposed method with an accuracy of 98% which outperforms the previous works.

arxiv情報

著者 Abdolreza Marefat,Mahdieh Marefat,Javad Hasannataj Joloudari,Mohammad Ali Nematollahi,Reza Lashgari
発行日 2022-09-27 14:02:40+00:00
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