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Erschienen in:

29.05.2021 | COVID-19 | Imaging Informatics and Artificial Intelligence Zur Zeit gratis

COVID-19 classification of X-ray images using deep neural networks

verfasst von: Daphna Keidar, Daniel Yaron, Elisha Goldstein, Yair Shachar, Ayelet Blass, Leonid Charbinsky, Israel Aharony, Liza Lifshitz, Dimitri Lumelsky, Ziv Neeman, Matti Mizrachi, Majd Hajouj, Nethanel Eizenbach, Eyal Sela, Chedva S. Weiss, Philip Levin, Ofer Benjaminov, Gil N. Bachar, Shlomit Tamir, Yael Rapson, Dror Suhami, Eli Atar, Amiel A. Dror, Naama R. Bogot, Ahuva Grubstein, Nogah Shabshin, Yishai M. Elyada, Yonina C. Eldar

Erschienen in: European Radiology | Ausgabe 12/2021

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Abstract

Objectives

In the midst of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreak, chest X-ray (CXR) imaging is playing an important role in diagnosis and monitoring of patients with COVID-19. We propose a deep learning model for detection of COVID-19 from CXRs, as well as a tool for retrieving similar patients according to the model’s results on their CXRs. For training and evaluating our model, we collected CXRs from inpatients hospitalized in four different hospitals.

Methods

In this retrospective study, 1384 frontal CXRs, of COVID-19 confirmed patients imaged between March and August 2020, and 1024 matching CXRs of non-COVID patients imaged before the pandemic, were collected and used to build a deep learning classifier for detecting patients positive for COVID-19. The classifier consists of an ensemble of pre-trained deep neural networks (DNNS), specifically, ReNet34, ReNet50¸ ReNet152, and vgg16, and is enhanced by data augmentation and lung segmentation. We further implemented a nearest-neighbors algorithm that uses DNN-based image embeddings to retrieve the images most similar to a given image.

Results

Our model achieved accuracy of 90.3%, (95% CI: 86.3–93.7%) specificity of 90% (95% CI: 84.3–94%), and sensitivity of 90.5% (95% CI: 85–94%) on a test dataset comprising 15% (350/2326) of the original images. The AUC of the ROC curve is 0.96 (95% CI: 0.93–0.97).

Conclusion

We provide deep learning models, trained and evaluated on CXRs that can assist medical efforts and reduce medical staff workload in handling COVID-19.

Key Points

A machine learning model was able to detect chest X-ray (CXR) images of patients tested positive for COVID-19 with accuracy and detection rate above 90%.
A tool was created for finding existing CXR images with imaging characteristics most similar to a given CXR, according to the model’s image embeddings.
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Literatur
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Metadaten
Titel
COVID-19 classification of X-ray images using deep neural networks
verfasst von
Daphna Keidar
Daniel Yaron
Elisha Goldstein
Yair Shachar
Ayelet Blass
Leonid Charbinsky
Israel Aharony
Liza Lifshitz
Dimitri Lumelsky
Ziv Neeman
Matti Mizrachi
Majd Hajouj
Nethanel Eizenbach
Eyal Sela
Chedva S. Weiss
Philip Levin
Ofer Benjaminov
Gil N. Bachar
Shlomit Tamir
Yael Rapson
Dror Suhami
Eli Atar
Amiel A. Dror
Naama R. Bogot
Ahuva Grubstein
Nogah Shabshin
Yishai M. Elyada
Yonina C. Eldar
Publikationsdatum
29.05.2021
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Schlagwort
COVID-19
Erschienen in
European Radiology / Ausgabe 12/2021
Print ISSN: 0938-7994
Elektronische ISSN: 1432-1084
DOI
https://doi.org/10.1007/s00330-021-08050-1

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