CCTCOVID：基于紧凑卷积Transformer从胸部X射线图像检测COVID-19
图像与视频处理
2022-09-28 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
COVID-19 是一种攻击上呼吸道和肺部的新颖病毒。其人际传播速度相当快，已在几乎个人生活的各个方面造成了严重问题。虽然一些感染者可能完全无症状，但其他感染者经常表现出从轻到重的症状。此外，全球数千死亡病例表明，检测 COVID-19 是各社区的迫切需求。实际上，这主要借助计算机断层扫描（CT）和 X 射线图像等筛查医学图像来完成。然而，繁琐的临床程序和大量每日病例给医疗从业者带来了巨大挑战。基于深度学习的方法在广泛的医学任务中展现出深远潜力。因此，我们引入了一种基于 Transformer 的方法，使用紧凑卷积 Transformer（CCT）从 X 射线图像自动检测 COVID-19。我们的大量实验证明了所提方法的有效性，准确率达 98%，优于以往工作。
引用
@article{arxiv.2209.13399,
title = {CCTCOVID: COVID-19 Detection from Chest X-Ray Images Using Compact Convolutional Transformers},
author = {Abdolreza Marefat and Mahdieh Marefat and Javad Hasannataj Joloudari and Mohammad Ali Nematollahi and Reza Lashgari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.13399},
year = {2022}
}