Forscher erstellen Modelle für künstliche Intelligenz, um Covid-19 aus Röntgenstrahlen zu erkennen

Forscher des Vision and Image Processing Lab der University of Waterloo und des Startups DarwinAI haben sich zusammengetan, um COVID-Net zu entwickeln - ein Faltungsnetzwerk für die COVID-19-Erkennung anhand von Röntgenaufnahmen des Brustkorbs.

Sie begannen mit der Arbeit an diesem Projekt mit dem Ziel, mit ihrem Fachwissen ein AI-basiertes Tool zu entwickeln, das beim Screening und der Diagnose von Patienten auf Covid-19 helfen könnte.

Das COVID-Net-Tool wurde anhand des COVIDx-Datensatzes geschult und getestet - eine offene Ressource, die mehr als 16.000 Röntgenaufnahmen des Brustkorbs aus über 13.000 Patientenfällen enthält. Dieser Test ergab, dass COVID-Net Covid-19-Infektionen mit einem PPV (Positive Predictive Value) von 88,9% nachweisen konnte.

Das Projekt ist im Gange und die bereitgestellten Modelle sollen als Referenz verwendet und verbessert werden, sobald neue Daten verfügbar sind.

Das COVID-19-Projekt ist vollständig Open Source. Die Codes, Dokumentationen, Datensätze und wissenschaftlichen Veröffentlichungen sind auf der GitHub-Website verfügbar.

Angepasst von: https: //syncedreview.com/2020/04/02/darwinai-open-sources-covid-net-as-medical-imaging-in-covid-19-diagnosis-debate-continues/

Projektseite bei Github für weitere Informationen: https://github.com/lindawangg/COVID-Net