COVID-19 Detection with Pseudo Labels for Domain Adaptation

Core Concepts

Pseudo labels enhance COVID-19 detection accuracy through domain adaptation, addressing data scarcity challenges in healthcare crises.

Abstract

Standalone Note here

1. Abstract

   • Two-stage framework using pseudo labels for domain adaptation in COVID-19 detection from CT scans.
   • Model improves accuracy and adaptability across medical centers.

2. Introduction

   • Efficient diagnostic methods crucial for managing COVID-19 outbreak.
   • CT imaging valuable but interpretation challenging.

3. Methodology

   • Framework structured into two stages: training on annotated data and generating pseudo labels for non-annotated data.

4. Datasets

   • COV19-CT-DB database contains 7,756 3D chest CT scans.
   • Training set includes 239 annotated 3D CT scans.

5. Experiments

   • Data pre-processing involves resizing and intensity normalization of CT volumes.
   • Implementation details include the use of ResNest50 as backbones and Adam optimization algorithm.

6. Conclusion

   • Proposed framework enhances diagnostic capabilities by leveraging pseudo labels for domain adaptation.

7. References

Stats

COV19-CT-DBには、7,756の3D胸部CTスキャンが含まれています。
訓練セットには、239の注釈付き3D CTスキャンが含まれています。

Quotes

Key Insights Distilled From

Domain Adaptation Using Pseudo Labels for COVID-19 Detection

by Runtian Yuan... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.11498.pdf

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