An XAI approach for COVID-19 detection using transfer learning with X-ray images
Rattachement africain : us, no, se. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
The coronavirus disease (COVID-19) has continued to cause severe challenges during this unprecedented time, affecting every part of daily life in terms of health, economics, and social development. There is an increasing demand for chest X-ray (CXR) scans, as pneumonia is the primary and vital complication of COVID-19. CXR is widely used as a screening tool for lung-related diseases due to its simple and relatively inexpensive application. However, these scans require expert radiologists to interpret the results for clinical decisions, i.e., diagnosis, treatment, and prognosis. The digitalization of various sectors, including healthcare, has accelerated during the pandemic, with the use and importance of Artificial Intelligence (AI) dramatically increasing. This paper proposes a model using an Explainable Artificial Intelligence (XAI) technique to detect and interpret COVID-19 positive CXR images. We further analyze the impact of COVID-19 positive CXR images using heatmaps. The proposed model leverages transfer learning and data augmentation techniques for faster and more adequate model training. Lung segmentation is applied to enhance the model performance further. We conducted a pre-trained network comparison with the highest classification performance (F1-Score: 98%) using the ResNet model.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- An XAI approach for COVID-19 detection using transfer learning with X-ray images
- Date Crossref
- 01/04/2023
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Virginia Commonwealth University Electrical & Computer Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Stavanger Department of Electrical Engineering & Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Old Dominion University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Norwegian University of Science and Technology Department of Electric Power Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Blekinge Institute of Technology Department of Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Private Genesis Hospital Department of Pulmonary Medicine pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Inc Fairfax eKare pays non établi dans la noticeEntreprise
Electrical & Computer Engineering — Virginia Commonwealth University, Department of Electrical Engineering & Computer Science — University of Stavanger et Old Dominion University, avec 4 autres affiliations.
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