胸部X線を用いたVision Transformerに基づくCOVID-19検出

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）は世界規模のパンデミックであり、その急速な変異により、医療従事者にとって検出は重要な課題となっています。現在の胸部X線写真やCTスキャンによる診断方法は専門的な知識を必要とし、時間がかかるため、人の命が懸かっている状況下で貴重な時間を奪う可能性があります。本研究では、Vision Transformer (ViT) を微調整することで胸部X線写真の分類において最先端の性能を達成することを目指し、このプロセスを支援します。提案された手法では、事前学習済みモデルを使用し、胸部X線写真上で新型コロナウイルス感染症の存在を検出するように微調整を行います。この手法は精度97.61%、適合率95.34%、再現率93.84%、F1値94.58%という評価結果を得ています。これらの結果は、トランスフォーマーに基づくモデルが胸部X線写真での診断に優れた性能を示していることを示唆しています。