AI 能否辅助筛查病毒性及 COVID-19 肺炎?
机器学习
2020-07-30 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
冠状病毒病(COVID-19)是一种大流行疾病,已在全球造成数千人死亡并感染数百万人。任何能够以高准确度快速筛查 COVID-19 感染的技术工具都对医疗专业人员至关重要。目前用于诊断 COVID-19 的主要临床工具是逆转录聚合酶链反应(RT-PCR),它价格昂贵、灵敏度较低且需要专业医务人员。X 射线成像是一种易于获取的工具,可作为 COVID-19 诊断的极佳替代方案。本研究旨在调查人工智能(AI)从胸部 X 射线图像中快速准确检测 COVID-19 的效用。本文的目标是提出一种鲁棒技术,应用预训练深度学习算法从数字胸部 X 射线图像中自动检测 COVID-19 肺炎,同时最大化检测准确度。作者通过合并多个公共数据库并收集近期发表文章中的图像创建了一个公共数据库。该数据库包含 423 张 COVID-19、1485 张病毒性肺炎和 1579 张正常胸部 X 射线图像的混合。借助图像增强,使用迁移学习技术训练和验证多个预训练深度卷积神经网络(CNN)。这些网络被训练用于分类两种方案:i)正常与 COVID-19 肺炎;ii)正常、病毒性与 COVID-19 肺炎(带与不带图像增强)。两种方案的分类准确度、精确率、灵敏度和特异度分别为 99.7%、99.7%、99.7%、99.55% 和 97.9%、97.95%、97.9%、98.8%。
引用
@article{arxiv.2003.13145,
title = {Can AI help in screening Viral and COVID-19 pneumonia?},
author = {Muhammad E. H. Chowdhury and Tawsifur Rahman and Amith Khandakar and Rashid Mazhar and Muhammad Abdul Kadir and Zaid Bin Mahbub and Khandaker Reajul Islam and Muhammad Salman Khan and Atif Iqbal and Nasser Al-Emadi and Mamun Bin Ibne Reaz and T. I. Islam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.13145},
year = {2020}
}
备注
12 pages, 9 Figures