COVID-19-pandemin fortsätter att ha en förödande inverkan på den globala befolkningens hälsa och välbefinnande. Ett kritiskt steg i kampen mot COVID-19 är effektiv screening av infekterade patienter, med en av de viktigaste screeningmetoderna är radiologisk avbildning med hjälp av bröstradiografi. Det konstaterades i tidiga studier att patienter uppvisar avvikelser i röntgenbilder i bröstet som är karakteristiska för dem som är infekterade med COVID-19. Motiverade av detta, ett antal artificiell intelligens (AI) system som bygger på djupt lärande har föreslagits och resultat har visat sig vara ganska lovande när det gäller noggrannhet i att upptäcka patienter infekterade med COVID-19 med hjälp av bröstradiografi bilder. Men, till det bästa av författarnas kunskap, dessa utvecklade AI-system har varit stängd källa och otillgängliga för forskarsamhället för djupare förståelse och utvidgning, och otillgängliga för allmänhetens tillgång och användning. Därför introducerar vi i denna studie COVID-Net, en djup konvolutionell neural nätverk design skräddarsydd för upptäckt av COVID-19 fall från bröstradiografi bilder som är öppen källkod och tillgänglig för allmänheten. Vi beskriver också bröstradiografi data som utnyttjas för att träna COVID-Net, som vi kommer att kalla COVIDx och består av 16 756 bröstradiografi bilder över 13 645 patientfall från två öppna databaser. Dessutom undersöker vi hur COVID-Net gör förutsägelser med hjälp av en förklarande metod i ett försök att få djupare insikter i kritiska faktorer i samband med COVID-fall, vilket kan hjälpa kliniker i förbättrad screening. Inte på något sätt en produktionsklar lösning, är förhoppningen att open access COVID-Net, tillsammans med beskrivningen om att bygga den öppna källkoden COVIDx dataset, kommer att utnyttjas och byggas vidare av både forskare och medborgare dataforskare för att påskynda utvecklingen av mycket exakta men praktiska djupinlärningslösningar för att upptäcka CoVID-19 fall och påskynda behandlingen av dem som behöver det mest. ArXiv:2003.09871v2 [eess.IV]
I REF, författarna har föreslagit COVID-Net, som är en djup convolutional neural nätverk för upptäckt av COVID-19 infektion från bröstradiografi bilder open-source dataset.
COVID-Net: A Tailored Deep Convolutional Neural Network Design for Detection of COVID-19 Cases from Chest Radiography Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}