Classification of COVID-19 Infection in Posteroanterior Chest X-rays
2020年4月21日 更新者:Dascena
Classification of COVID-19 Infection in Posteroanterior Chest X-rays With Common Deep Learning Architectures
The objective of this study is to assess three configurations of two convolutional deep neural network architectures for the classification of COVID-19 PCX images.
調査の概要
詳細な説明
The December 2019 outbreak of COVID-19 has now evolved into a public health emergency of global concern.
Given the rapid spread of infection, the rapid depletion of hospital resources due to high influxes of patients, and the current absence of specific therapeutic drugs and vaccines for treatment of COVID-19 infection, it is essential to detect onset of the disease at its early stages.
Radiological examinations, the most common of which are posteroanterior chest X-ray (PCX) images, play an important role in the diagnosis of COVID-19.
The objective of this study is to assess three configurations of two convolutional deep neural network architectures for the classification of COVID-19 PCX images.
The primary experimental dataset consisted of 115 COVID-19 positive and 115 COVID-19 negative PCX images, the latter comprising roughly equally many pneumonia, emphysema, fibrosis, and healthy images (230 total images).
Two common convolutional neural network architectures were used, VGG16 and DenseNet121, the former initially configured with off-the-shelf (OTS) parameters and the latter with either OTS or exclusively X-ray trained (XRT) parameters.
The OTS parameters were derived from training on the ImageNet dataset, while the XRT parameters were obtained from training on the NIH chest X-ray dataset, ChestX-ray14.
A final, densely connected layer was added to each model, the parameters of which were trained and validated on 87% of images from the experimental dataset, for the task of binary classification of images as COVID-19 positive or COVID-19 negative.
Each model was tested on a hold-out set consisting of the other 13% of images.
Performance metrics were calculated as the average over five random 80%-20% splits of the images into training and validation sets, respectively.
研究の種類
観察的
入学 (実際)
230
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究場所
-
-
California
-
Oakland、California、アメリカ、94612-2603
- Dascena
-
-
参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
18年歳以上 (大人、高齢者)
健康ボランティアの受け入れ
はい
受講資格のある性別
全て
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
115 COVID-19 single PCX images and 115 non COVID-19 single PCX images (230 images total), collected from 81 unique COVID-19 patients and 91 unique non COVID-19 patients.
説明
Inclusion Criteria:
- Single PCX images collected from patients over 18 years of age
Exclusion Criteria:
- CT scans composed of multiple concerted X-rays
- Single PCX images collected from patients under 18 years of age
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
---|---|
COVID-19 Patients
Single posteroanterior (or "front-on") X-rays collected from COVID-19 patients
|
Convolutional neural network for classification of COVID-19 from chest X-rays
|
Non COVID-19 Patients
Single posteroanterior (or "front-on") X-rays collected from subsets of non COVID-19 patients
|
Convolutional neural network for classification of COVID-19 from chest X-rays
|
この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
---|---|---|
Identification of COVID-19
時間枠:Through study completion, an average of 2 months
|
Identification of COVID-19 infection from chest X-ray analysis
|
Through study completion, an average of 2 months
|
協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
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出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
便利なリンク
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2020年4月1日
一次修了 (実際)
2020年4月17日
研究の完了 (実際)
2020年4月17日
試験登録日
最初に提出
2020年4月20日
QC基準を満たした最初の提出物
2020年4月21日
最初の投稿 (実際)
2020年4月24日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2020年4月24日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2020年4月21日
最終確認日
2020年4月1日
詳しくは
本研究に関する用語
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- 04202002
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
未定
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。
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