ترجمه مقاله شبکه عصبی کانولوشن کم عمق برای غربالگری شیوع کووید 19 – سال 2021
مشخصات مقاله:
عنوان فارسی مقاله:
شبکه عصبی کانولوشن کم عمق برای غربالگری شیوع کووید 19 با استفاده از عکسبرداری اشعهx قفسه سینه
عنوان انگلیسی مقاله:
Shallow Convolutional Neural Network for COVID-19 Outbreak Screening Using Chest X-rays
کلمات کلیدی مقاله:
کووید19، اشعه ایکس قفسه سینه، یادگیری عمیق، شبکه عصبی کانولوشن، غربالگری انبوه
مناسب برای رشته های دانشگاهی زیر:
مهندسی کامپیوتر و پزشکی
مناسب برای گرایش های دانشگاهی زیر:
هوش مصنوعی، مهندسی نرم افزار، مهندسی الگوریتم ها و محاسبات، پرتو شناسی و رادیولوژی
وضعیت مقاله انگلیسی و ترجمه:
مقاله انگلیسی را میتوانید به صورت رایگان با فرمت PDF از باکس زیر دانلود نمایید. ترجمه این مقاله با فرمت WORD – DOC آماده خریداری و دانلود آنی میباشد.
فهرست مطالب:
چکیده
مقدمه
مواد و روش‌ها
جمع‌آوری داده‌ها
شبکه عصبی کانولوشن کم عمق
آزمایشات
نتایج در مجموعه داده متعادل
نتایج در مجموعه داده نامتعادل
بحث و گفتگو
نتیجه‌گیری و کارهای آینده
منابع
قسمتی از مقاله انگلیسی و ترجمه آن:
Abstract
Among radiological imaging data, Chest X-rays (CXRs) are of great use in observing COVID-19 manifestations. For mass screening, using CXRs, a computationally efficient AI-driven tool is the must to detect COVID-19-positive cases from non-COVID ones. For this purpose, we proposed a light-weight Convolutional Neural Network (CNN)-tailored shallow architecture that can automatically detect COVID-19-positive cases using CXRs, with no false negatives. The shallow CNN-tailored architecture was designed with fewer parameters as compared to other deep learning models. The shallow CNN-tailored architecture was validated using 321 COVID-19-positive CXRs. In addition to COVID-19-positive cases, another set of non-COVID-19 5856 cases (publicly available, source: Kaggle) was taken into account, consisting of normal, viral, and bacterial pneumonia cases. In our experimental tests, to avoid possible bias, 5-fold cross-validation was followed, and both balanced and imbalanced datasets were used. The proposed model achieved the highest possible accuracy of 99.69%, sensitivity of 1.0, where AUC was 0.9995. Furthermore, the reported false positive rate was only 0.0015 for 5856 COVID-19-negative cases. Our results stated that the proposed CNN could possibly be used for mass screening. Using the exact same set of CXR collection, the current results were better than other deep learning models and major state-of-the-art works.
چکیده
در میان داده‌های تصویربرداری رادیولوژی، عکسبرداری اشعه ایکس قفسه سینه (CXR) در مشاهده بروز کووید 19 بسیار استفاده می‌شود. برای غربالگری انبوه، استفاده از CXR، یک ابزار مبتنی بر هوش مصنوعی محاسباتی کارآمد، برای تشخیص موارد مثبت کووید 19 از موارد غیر کووید ضروری است. به این منظور، یک شبکه عصبی کانولوشن سبک وزن (CNN) با معماری کم عمق متناسب ارائه داده ایم که با استفاده از CXR موارد مثبت کووید 19 را بدون منفی کاذب بطور خودکار تشخیص می‌دهد. معماری کم عمق CNN در مقایسه با سایر مدل‌های یادگیری عمیق با پارامترهای کمتری طراحی شده است. معماری متناسب با CNN کم عمق با استفاده از CXRهای 321 مورد مثبت کووید تأیید شد. علاوه بر موارد مثبت کووید 19، مجموعه دیگری از 5856 مورد غیرکووید 19 (در دسترس عموم، منبع: کاگل) در نظر گرفته شد که شامل موارد ذات الریه عادی، ویروسی و باکتریایی است. در آزمونهای آزمایشی ما، برای جلوگیری از جهت‌گیری احتمالی، اعتبارسنجی 5 برابر دنبال شد و از هر دو مجموعه داده متعادل و نامتعادل استفاده شد. مدل پیشنهادی بالاترین دقت ممکن 99.69٪، را با حساسیت 1.0 به دست آورد، جایی که AUC، 9995/0 بود. بعلاوه، میزان مثبت کاذب گزارش شده برای 5856 مورد منفی کووید19 فقط 0015/0 بود. نتایج ما اظهار داشت که CNN پیشنهادی می‌تواند برای غربالگری انبوه استفاده شود. با استفاده از مجموعه دقیقاً مشابه مجموعه CXR، نتایج فعلی بهتر از سایر مدل‌های یادگیری عمیق و کارهای پیشرفته اصلی بود.
