The diagnostic evaluation of Convolutional Neural Network (CNN) for the assessment of chest X-ray of patients infected with COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The main target of COVID-19 is the lungs where it may cause pneumonia in severely ill patients. Chest X-ray is an important diagnostic test to assess the lung for the damaging effects of COVID-19. Many other microbial pathogens can also cause damage to lungs leading to pneumonia but there are certain radiological features which can favor the diagnosis of pneumonia caused by COVID-19. With the rising number of cases of COVID-19, it would be imperative to develop computer programs which may assist the health professionals in the prevailing scenario. Materials & Methods A total of two hundred and seventy eight (278) images of chest X-rays have been assessed by applying ResNet-50 convolutional neural network architectures in the present study. The digital images were acquired from the public repositories provided by University of Montreal and National Institutes of Health. These digital images of Chest X-rays were divided into three groups labeled as normal, pneumonia and COVID-19. The third group contains digital images of chest X-rays of patients diagnosed with COVID-19 infection while the second group contains images of lung with pneumonia caused by other pathogens. Results The radiological images included in the data set are 89 images of lungs with COVID-19 infection, 93 images of lungs without any radiological abnormality and 96 images of patient with pneumonia caused by other pathogens. In this data set, 80% of the images were employed for training, and 20% for testing. A pre-trained (on ImageNet data set) ResNet-50 architecture was used to diagnose the cases of COVID-19 infections on lung X-ray images. The analysis of the data revealed that computer vision based program achieved diagnostic accuracy of 98.18 %, and F1-score of 98.19. Conclusion The performance of convolutional neural network regarding the differentiation of pulmonary changes caused by COVID-19 from the other type of pneumonias on digital images of the chest X-rays is excellent and it may be an extremely useful adjunct tool for the health professionals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».