痛くない方法で診断ができるようになる?(新型コロナ関連AI研究紹介)

   

新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の課題に立ち向かい、AIでチャレンジしつづける研究者たちがいます。彼らの新しい研究発表は、毎日のように論文という形で発表され続けています。それらはデータベース「新型コロナウイルス関連AI論文一覧」に随時追加され、いつでも閲覧可能です。

この週刊記事では、先週データベースに追加された新たな論文をご紹介します!

先週新しく追加された論文は10件

まずは、データベースに新しく追加された論文をお知らせします(論文タイトルを機械翻訳)。

感染拡大分析

  • インフルエンザウイルスによる総死亡者数を推定するためのメキシコにおける死亡者登録簿の活用、 COVID-19の高度化を推定するための準備(10/8)
  • 機械学習を用いた非線形カーブフィッティングモデルを用いたインドにおけるCOVID-19拡散の解析と予測(10/8)

診断補助

  • COVID-19 機械学習技術を用いた胸部X線画像に基づく分類(10/7)
  • 放射線業務における診断支援のためのPACSシステムにおける機械学習モデルの統合(10/8)
  • コンピュータ断層撮影画像の深層学習を利用したCOVID-19迅速診断(10/10)
  • ディープラーニングに基づく手法を用いた胸部X線画像中のCOVID-19検出に関する実証的研究(10/11)
  • COVID-19パンデミックにおけるデジタル心血管ケア。潜在的な代替手段?(10/12)

社会動向分析

  • 航空会社が乗客にタッチレス技術を提供しようと躍起になっている方法(10/8)
  • COVID-19が米国の自動車ガソリン需要に与える影響を予測する機械学習モデル(10/9)
  • 生成的データ拡張とドメイン制約付きランキングを用いた仮面顔認識(10/13)

今週は診断補助の系統の論文が多く見受けられ簡単に診断ができるように研究が進んでいることが見受けられます。

【PICKUP】肺のCTを撮るだけで感染が判断できる?!

その中でも特に注目度の高い研究は、胸部X線またはCT画像を用いてCOVID19の疑いのある人を迅速かつ効率的に検査する方法を人工知能を用いて提案した以下の研究でした。

診断補助コンピュータ断層撮影画像の深層学習を利用したCOVID-19迅速診断(10/10)

論文情報

タイトル(原題):Rapid COVID-19 Diagnosis Using Deep Learning of the Computerized Tomography Scans
著者:Hamed Tabrizc&Amir Mosavi&AkosSzabo-Gali&Laszlo Nadai
実験場所(国):ハンガリー

研究内容

COVID-19の感染を迅速つ正確に判断するために胸部X線またはCTスキャン画像を元にディープラーニングを行い、放射線学的特徴を引き出し、SVM, NB, GBDT, AdaBoost, CNN, MLPの6種類の機械学習アルゴリズムを用いて診断モデルを提案しました。

結論

放射線画像を元にした解析方法において RBFカーネルを用いたSVMが他の手法よりも優れていることが明らかになりました。

 痛くない方法でより迅速に正確な診断が下るようになれば良いですね。

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