In this worldwide spread of SARS-CoV-2 (COVID-19) infection, it is of utmost importance to detect the disease at an early stage especially in the hot spots of this epidemic. There are more than 110 Million infected cases on the globe, sofar. Due to its promptness and effective results computed tomography (CT)-scan image is preferred to the reverse-transcription polymerase chain reaction (RT-PCR). Early detection and isolation of the patient is the only possible way of controlling the spread of the disease. Automated analysis of CT-Scans can provide enormous support in this process. In this article, We propose a novel approach to detect SARS-CoV-2 using CT-scan images. Our method is based on a very intuitive and natural idea of analyzing shapes, an attempt to mimic a professional medic. We mainly trace SARS-CoV-2 features by quantifying their topological properties. We primarily use a tool called persistent homology, from Topological Data Analysis (TDA), to compute these topological properties. We train and test our model on the "SARS-CoV-2 CT-scan dataset" \citep{soares2020sars}, an open-source dataset, containing 2,481 CT-scans of normal and COVID-19 patients. Our model yielded an overall benchmark F1 score of $99.42\% $, accuracy $99.416\%$, precision $99.41\%$, and recall $99.42\%$. The TDA techniques have great potential that can be utilized for efficient and prompt detection of COVID-19. The immense potential of TDA may be exploited in clinics for rapid and safe detection of COVID-19 globally, in particular in the low and middle-income countries where RT-PCR labs and/or kits are in a serious crisis.


翻译:在SARS-COV-2(COVID-19)感染的全球蔓延中,在早期,特别是在这一流行病的热点,检测该疾病至关重要。全球有超过1.1亿个感染病例。由于其迅速和有效的结果,计算透析(CT)图像优于逆序聚合酶链反应(RT-PCCR),早期发现和隔离病人是控制该疾病蔓延的唯一可能办法。对CT-Scan的精确性分析可以在此过程中提供巨大的支持。在本篇文章中,我们提出一种新的方法,利用CT扫描图像来检测SAS-COV-2。我们的方法基于一个非常直观和自然的想法来分析形状,试图模拟专业的肿瘤。我们主要通过量化其表层特性来追踪SARS-COV-2特征。我们主要使用一种名为“持续同性”的工具,从Topocialalalalx20 数据分析(TDA)中可以提供这些表层特性。我们在“SARS-ODO-DOTA 快速检测(TRA) 和Orental-DVSA)全球数据数据库中可以快速利用一个模型。

0
下载
关闭预览

相关内容

深度学习目标检测方法综述
专知会员服务
255+阅读 · 2020年8月1日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
3D目标检测进展综述
专知会员服务
185+阅读 · 2020年4月24日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
76+阅读 · 2019年10月10日
时序数据异常检测工具/数据集大列表
极市平台
65+阅读 · 2019年2月23日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
计算机视觉的不同任务
专知
5+阅读 · 2018年8月27日
车辆目标检测
数据挖掘入门与实战
30+阅读 · 2018年3月30日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月16日
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月13日
VIP会员
相关VIP内容
深度学习目标检测方法综述
专知会员服务
255+阅读 · 2020年8月1日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
3D目标检测进展综述
专知会员服务
185+阅读 · 2020年4月24日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
76+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
时序数据异常检测工具/数据集大列表
极市平台
65+阅读 · 2019年2月23日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
计算机视觉的不同任务
专知
5+阅读 · 2018年8月27日
车辆目标检测
数据挖掘入门与实战
30+阅读 · 2018年3月30日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员