使用AI驱动的Android应用从胸部计算机断层扫描中检测COVID-19
图像与视频处理
2022-02-28 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
COVID-19（2019冠状病毒病）大流行到2021年6月已影响全球超过1.86亿人，死亡超400万。其规模使全球医疗系统不堪重负。胸部计算机断层扫描（CT）在COVID-19的诊断和预后评估中具有潜在作用。设计一种在手机等资源受限设备上运行且具有成本效益和便捷性的诊断系统，将增强胸部CT扫描的临床使用并提供快速、移动和可及的诊断能力。本工作提出开发一种新颖的Android应用，使用高效且准确的深度学习算法从胸部CT扫描中检测COVID-19感染。它进一步通过作为本工作一部分开发的算法，在CT扫描的分割肺实质区域上增强生成注意力热图，显示肺部感染区域。我们提出一种结合多线程的选择方法，用于在Android设备上更快生成热图，将处理时间减少约93%。本工作中训练用于检测COVID-19的神经网络以F1分数和准确率均为99.58%、灵敏度99.69%进行测试，优于CT扫描COVID诊断领域大多数结果。本工作将在高工作量实践中受益，并帮助医生在早期COVID-19诊断中快速高效地分诊患者。
引用
@article{arxiv.2111.06254,
title = {Detecting COVID-19 from Chest Computed Tomography Scans using AI-Driven Android Application},
author = {Aryan Verma and Sagar B. Amin and Muhammad Naeem and Monjoy Saha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.06254},
year = {2022}
}