A Convolutional Neural Network for COVID-19 Diagnosis: An Analysis of Coronavirus Infections through Chest X-rays
Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus (COVID-19) disease has not only become a pandemic but also an overwhelming strain on the healthcare industry. The conventional diagnostic methods include Antigen Rapid Kits and Reverse Transcription–Polymerase Chain Reaction (RT-PCR) tests. However, they entail several drawbacks such as low precision in diagnosis, increased time in obtaining test results, increased human–patient interaction, and high inaccuracy in the diagnosis of asymptomatic individuals, thus posing a significant challenge in today’s medical practice in curbing an extremely infectious disease such as COVID-19. To overcome these shortcomings, a machine learning (ML) approach was proposed to aid clinicians in more accurate and precise infection diagnoses. A Convolutional Neural Network was built using a sample size of 1920 chest X-rays (CXR) of healthy individuals and COVID-19-infected patients. The developed CNN’s performance was further cross-checked using the clinical results of the validation dataset comprising 300 CXRs. By converting the final output to binary, an intuitive classification of whether a specific CXR is of a healthy or a COVID-infected patient was accomplished. The statistical analysis of the CNN was: Accuracy: 95%; Precision: 96%; Specificity: 95%; Recall: 95%, and F1 score: 95%, thus, proving it to be a promising diagnostic tool in comparison to the other existing ML-based models. The datasets were obtained from Kaggle, GitHub, and European Institute for Biomedical Imaging Research repositories. The prospects of the proposed CNN lie in its flexibility to be altered and extrapolated in diagnosing other lung infections, such as pneumonia and bacterial infections, with relevant training algorithms and inputs. Additionally, the usage of other bio-imaging modalities as input datasets such as CT scans, Lung Ultrasounds and Heat Maps gives the CNN immense potential to assess for better insights on the severity of infection in both infected and asymptomatic patients as well as other related medical diagnoses.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».