Since the appearance of Covid-19 in late 2019, Covid-19 has become an active research topic for the artificial intelligence (AI) community. One of the most interesting AI topics is Covid-19 analysis of medical imaging. CT-scan imaging is the most informative tool about this disease. This work is part of the 3nd COV19D competition for Covid-19 Severity Prediction. In order to deal with the big gap between the validation and test results that were shown in the previous version of this competition, we proposed to combine the prediction of 2D and 3D CNN predictions. For the 2D CNN approach, we propose 2B-InceptResnet architecture which consists of two paths for segmented lungs and infection of all slices of the input CT-scan, respectively. Each path consists of ConvLayer and Inception-ResNet pretrained model on ImageNet. For the 3D CNN approach, we propose hybrid-DeCoVNet architecture which consists of four blocks: Stem, four 3D-ResNet layers, Classification Head and Decision layer. Our proposed approaches outperformed the baseline approach in the validation data of the 3nd COV19D competition for Covid-19 Severity Prediction by 36%.


翻译:自2019年底Covid-19出现以来,Covid-19成为人工智能(AI)界的一个积极研究课题。最有趣的AI专题之一是对医学成像的Covid-19分析。CT-scan成像是有关该疾病最信息的工具。这项工作是Covid-19 Severity 预测第三次COV19D竞争竞赛的一部分。为了解决本次竞争前一版显示的验证和测试结果之间的巨大差距,我们提议将2D和3DCNN预测的预测结合起来。关于2D CNN方法,我们提议2B-InpheptionResnet结构,它分别包括分裂肺和所有输入CT-scan的切片感染的两条路径。每一个路径都包括ConvLayer和Invition-Resnet在图像网络上预先训练的模式。关于3DCNN方法,我们提议混合-DecoVNet结构由四个区块组成:Stem、4 3D-ResNet层、分类头层和决策层。我们提议的C-19Sniversive Cnov 的基线方法超越了Snovive Driviewalmental 19 Cnoval 3Dviewal 3D。我们提议的Snov 319的Cndalviewmentalmentalviewd36的Cviewd 319的Cviewd方法。</s>

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月28日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
171+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
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7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
16+阅读 · 2018年12月24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】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】全卷积语义分割综述
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年8月31日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
10+阅读 · 2019年1月24日
W-net: Bridged U-net for 2D Medical Image Segmentation
Arxiv
19+阅读 · 2018年7月12日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
9+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员