Este artigo é um Preprint
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Fully automatic deep convolutional approaches for the analysis of Covid-19 using chest X-ray images
Preprint
em Inglês
| medRxiv
| ID: ppmedrxiv-20087254
Artigo de periódico
Um artigo publicado em periódico científico está disponível e provavelmente é baseado neste preprint, por meio do reconhecimento de similaridade realizado por uma máquina. A confirmação humana ainda está pendente.
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ABSTRACT
Covid-19 is a new infectious disease caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Given the seriousness of the situation, the World Health Organization declared a global pandemic as the Covid-19 rapidly around the world. Among its applications, chest X-ray images are frequently used for an early diagnostic/screening of Covid-19 disease, given the frequent pulmonary impact in the patients, critical issue to prevent further complications caused by this highly infectious disease. In this work, we propose complementary fully automatic approaches for the classification of chest X-ray images under the analysis of 3 different categories Covid-19, pneumonia and healthy cases. Given the similarity between the pathological impact in the lungs between Covid-19 and pneumonia, mainly during the initial stages of both lung diseases, we performed an exhaustive study of differentiation considering different pathological scenarios. To face these classification tasks, we exploited and adapted to this topic a densely convolutional network architecture, which connects each layer to every other layer in a feed-forward fashion. To validate the designed approaches, several representative experiments were performed using images retrieved from different public chest X-ray images datasets. overall, satisfactory results were obtained from the designed experiments, facilitating the doctors work and allowing better an early diagnostic/screening and treatment of this relevant pandemic pathology.
cc_by_nc_nd
Texto completo:
Disponível
Coleções:
Preprints
Base de dados:
medRxiv
Tipo de estudo:
Estudo diagnóstico
/
Estudo prognóstico
Idioma:
Inglês
Ano de publicação:
2020
Tipo de documento:
Preprint