COVIDGR Dataset and COVID-SDNet Methodology for Predicting COVID-19 Based on Chest X-Ray Images

Currently, Coronavirus disease (COVID-19), one of the most infectious diseases in the 21st century, is diagnosed using RT-PCR testing, CT scans and/or Chest X-Ray (CXR) images. CT (Computed Tomography) scanners and RT-PCR testing are not available in most medical centers and hence in many cases CXR images become the most time/cost effective tool for assisting clinicians in making decisions. Deep learning neural networks have a great potential for building COVID-19 triage systems and detecting COVID-19 patients, especially patients with low severity. Unfortunately, current databases do not allow building such systems as they are highly heterogeneous and biased towards severe cases. This article is three-fold: (i) we demystify the high sensitivities achieved by most recent COVID-19 classification models, (ii) under a close collaboration with Hospital Universitario Clínico San Cecilio, Granada, Spain, we built COVIDGR-1.0, a homogeneous and balanced database that includes all levels of severity, from normal with Positive RT-PCR, Mild, Moderate to Severe. COVIDGR-1.0 contains 426 positive and 426 negative PA (PosteroAnterior) CXR views and (iii) we propose COVID Smart Data based Network (COVID-SDNet) methodology for improving the generalization capacity of COVID-classification models. Our approach reaches good and stable results with an accuracy of 97.72%±0.95% , 86.90%±3.20% , 61.80%±5.49% in severe, moderate and mild COVID-19 severity levels. Our approach could help in the early detection of COVID-19. COVIDGR-1.0 along with the severity level labels are available to the scientific community through this link https://dasci.es/es/transferencia/open-data/covidgr/This work was supported by the project DeepSCOP-Ayudas Fundación BBVA a Equipos de Investigación Científica en Big Data 2018, COVID19_RX-Ayudas Fundación BBVA a Equipos de Investigación Científica SARS-CoV-2 y COVID-19 2020, and the Spanish Ministry of Science and Technology under the project TIN2017-89517-P. S. Tabik was supported by the Ramon y Cajal Programme (RYC-2015-18136). A. Gómez-Ríos was supported by the FPU Programme FPU16/04765. D. Charte was supported by the FPU Programme FPU17/04069. J. Suárez was supported by the FPU Programme FPU18/05989. E.G was supported by the European Research Council (ERC Grant agreement 647038 [BIODESERT])

ВИДІЛЕННЯ ЗОН РОЗПОВСЮДЖЕННЯ ЗАХВОРЮВАНОСТІ НА КОРОНАВІРУС COVID-19 НА ОСНОВІ МЕТОДІВ КЛАСТЕРНОГО АНАЛІЗУ

Subject: the use of the mathematical apparatus of neural networks for the scientific substantiation of anti-epidemic measures in order to reduce the incidence of diseases when making effective management decisions. Purpose: to apply cluster analysis, based on a neural network, to solve the problem of identifying areas of incidence. Tasks: to analyze methods of data analysis to solve the clustering problem; to develop a neural network method for clustering the territory of Ukraine according to the nature of the epidemic process COVID-19; on the basis of the developed method, to implement a data analysis software product to identify the areas of incidence of the disease using the example of the coronavirus COVID-19. Methods: models and methods of data analysis, models and methods of systems theory (based on the information approach), machine learning methods, in particular the Adaptive Boosting method (based on the gradient descent method), methods for training neural networks. Results: we used the data of the Center for Public Health of the Ministry of Health of Ukraine distributed over the regions of Ukraine on the incidence of COVID-19, the number of laboratory examined persons, the number of laboratory tests performed by PCR and ELISA methods, the number of laboratory tests of IgA, IgM, IgG; the model used data from March 2020 to December 2020, the modeling did not take into account data from the temporarily occupied territories of Ukraine; for cluster analysis, a neural network of 60 input neurons, 100 hidden neurons with an activation Fermi function and 4 output neurons was built; for the software implementation of the model, the programming language Python was used. Conclusions: analysis of methods for constructing neural networks; analysis of training methods for neural networks, including the use of the gradient descent method for the Adaptive Boosting method; all theoretical information described in this work was used to implement a software product for processing test data for COVID-19 in Ukraine; the division of the regions of Ukraine into zones of infection with the COVID-19 virus was carried out and a map of this division was presented.Предмет: использование математического аппарата нейронных сетей для научного обоснования противоэпидемических мер с целью снижения заболеваемости при принятии эффективных управленческих решений. Цель: применить кластерный анализ, на основе нейронной сети, для решения задачи выделения зон распространения заболеваемости. Задачи: проанализировать методы анализа данных для решения задачи кластеризации; разработать нейросетевой метод кластеризации территории Украины по характеру эпидемического процесса COVID-19; на основе разработанного метода реализовать программный продукт анализа данных для выделения зон распространения заболеваемости на примере коронавируса COVID-19. Методы: модели и методы анализа данных, модели и методы теории систем (на базе информационного подхода), методы машинного обучения, в частности метод Adaptive Boosting (на основе метода градиентного спуска), методы обучения нейронных сетей. Результаты: были использованы распределенные по областям Украины данные Центра общественного здоровья Минздрава Украины заболеваемостью COVID-19, количество лабораторно обследованных лиц, количество проведенных лабораторных исследований методами ПЦР и ИФА, количество проведенных лабораторных исследований IgA, IgM, IgG; в модели использованы данные с марта 2020 по декабрь 2020, при моделировании не учтены данные с временно оккупированных территорий Украины; для кластерного анализа построена нейронная сеть из 60 входных нейронов, 100 скрытых нейронов с активационной функцией Ферми и 4 выходными нейронами; для программной реализации модели использована язык программирования Python. Выводы: проведен анализ методов построения нейронных сетей; анализ методов обучения нейронных сетей, в том числе применения метода градиентного спуска для метода Adaptive Boosting; все теоретические сведения, описанные в данной работе, были использованы для реализации программного продукта обработки данных тестирования на COVID-19 в Украине; было проведено разбиение областей Украины на зоны заражения вирусом COVID-19 и представлена карта этого разбиения.Предмет: використання математичного апарату нейронних мереж для наукового обгрунтування протиепідемічних заходів з метою зниження захворюваності при прийнятті ефективних управлінських рішень. Ціль: застосувати кластерний аналіз, на основі нейронної мережі, для вирішення задачі виділення зон розповсюдження захворюваності. Задачі: проаналізувати методи аналізу даних для вирішення задачі кластеризації; розробити нейромережевий метод кластеризації територій України за характером епідемічного процесу COVID-19; на основі розробленого методу реалізувати програмний додаток аналізу даних для виділення зон розповсюдження захворюваності на прикладі коронавірусу COVID-19. Методи: моделі та методи аналізу даних, моделі та методи теорії систем (на базі інформаційного підходу), методи машинного навчання, зокрема метод Adaptive Boosting (на основі методу градієнтного спуску), методи навчання нейронних мереж. Результати: були використані розподілені по областям України дані Центру громадського здоров’я МОЗ України про захворюваність на COVID-19, кількість лабораторно обстежених осіб, кількість проведених лабораторних досліджень методами ПЦР та ІФА, кількість проведених лабораторних досліджень IgA, IgM, IgG; в моделі використані дані з березня 2020 по грудень 2020, при моделюванні не враховані дані з тимчасово окупованих територій України; для кластерного аналізу побудована нейронна мережа з 60 вхідними нейронами, 100 прихованими нейронами з активаційною функцією Фермі та 4 вихідними нейронами; для програмної реалізації моделі використана мова програмування Python. Висновки: проведено аналіз методів побудови нейронних мереж; аналіз методів навчання нейронних мереж, у тому числі методу градієнтного спуску; всі теоретичні вiдомостi, описанi в цiй роботi, були використанi для реалiзації програмного продукту обробки даних тестування на COVID-19 в Україні; було проведено розбиття областей України на зони зараження вірусом COVID-19 та представлено карту цього розбиття

ВИДІЛЕННЯ ЗОН РОЗПОВСЮДЖЕННЯ ЗАХВОРЮВАНОСТІ НА КОРОНАВІРУС COVID-19 НА ОСНОВІ МЕТОДІВ КЛАСТЕРНОГО АНАЛІЗУ

Subject: the use of the mathematical apparatus of neural networks for the scientific substantiation of anti-epidemic measures in order to reduce the incidence of diseases when making effective management decisions. Purpose: to apply cluster analysis, based on a neural network, to solve the problem of identifying areas of incidence. Tasks: to analyze methods of data analysis to solve the clustering problem; to develop a neural network method for clustering the territory of Ukraine according to the nature of the epidemic process COVID-19; on the basis of the developed method, to implement a data analysis software product to identify the areas of incidence of the disease using the example of the coronavirus COVID-19. Methods: models and methods of data analysis, models and methods of systems theory (based on the information approach), machine learning methods, in particular the Adaptive Boosting method (based on the gradient descent method), methods for training neural networks. Results: we used the data of the Center for Public Health of the Ministry of Health of Ukraine distributed over the regions of Ukraine on the incidence of COVID-19, the number of laboratory examined persons, the number of laboratory tests performed by PCR and ELISA methods, the number of laboratory tests of IgA, IgM, IgG; the model used data from March 2020 to December 2020, the modeling did not take into account data from the temporarily occupied territories of Ukraine; for cluster analysis, a neural network of 60 input neurons, 100 hidden neurons with an activation Fermi function and 4 output neurons was built; for the software implementation of the model, the programming language Python was used. Conclusions: analysis of methods for constructing neural networks; analysis of training methods for neural networks, including the use of the gradient descent method for the Adaptive Boosting method; all theoretical information described in this work was used to implement a software product for processing test data for COVID-19 in Ukraine; the division of the regions of Ukraine into zones of infection with the COVID-19 virus was carried out and a map of this division was presented.Предмет: использование математического аппарата нейронных сетей для научного обоснования противоэпидемических мер с целью снижения заболеваемости при принятии эффективных управленческих решений. Цель: применить кластерный анализ, на основе нейронной сети, для решения задачи выделения зон распространения заболеваемости. Задачи: проанализировать методы анализа данных для решения задачи кластеризации; разработать нейросетевой метод кластеризации территории Украины по характеру эпидемического процесса COVID-19; на основе разработанного метода реализовать программный продукт анализа данных для выделения зон распространения заболеваемости на примере коронавируса COVID-19. Методы: модели и методы анализа данных, модели и методы теории систем (на базе информационного подхода), методы машинного обучения, в частности метод Adaptive Boosting (на основе метода градиентного спуска), методы обучения нейронных сетей. Результаты: были использованы распределенные по областям Украины данные Центра общественного здоровья Минздрава Украины заболеваемостью COVID-19, количество лабораторно обследованных лиц, количество проведенных лабораторных исследований методами ПЦР и ИФА, количество проведенных лабораторных исследований IgA, IgM, IgG; в модели использованы данные с марта 2020 по декабрь 2020, при моделировании не учтены данные с временно оккупированных территорий Украины; для кластерного анализа построена нейронная сеть из 60 входных нейронов, 100 скрытых нейронов с активационной функцией Ферми и 4 выходными нейронами; для программной реализации модели использована язык программирования Python. Выводы: проведен анализ методов построения нейронных сетей; анализ методов обучения нейронных сетей, в том числе применения метода градиентного спуска для метода Adaptive Boosting; все теоретические сведения, описанные в данной работе, были использованы для реализации программного продукта обработки данных тестирования на COVID-19 в Украине; было проведено разбиение областей Украины на зоны заражения вирусом COVID-19 и представлена карта этого разбиения.Предмет: використання математичного апарату нейронних мереж для наукового обгрунтування протиепідемічних заходів з метою зниження захворюваності при прийнятті ефективних управлінських рішень. Ціль: застосувати кластерний аналіз, на основі нейронної мережі, для вирішення задачі виділення зон розповсюдження захворюваності. Задачі: проаналізувати методи аналізу даних для вирішення задачі кластеризації; розробити нейромережевий метод кластеризації територій України за характером епідемічного процесу COVID-19; на основі розробленого методу реалізувати програмний додаток аналізу даних для виділення зон розповсюдження захворюваності на прикладі коронавірусу COVID-19. Методи: моделі та методи аналізу даних, моделі та методи теорії систем (на базі інформаційного підходу), методи машинного навчання, зокрема метод Adaptive Boosting (на основі методу градієнтного спуску), методи навчання нейронних мереж. Результати: були використані розподілені по областям України дані Центру громадського здоров’я МОЗ України про захворюваність на COVID-19, кількість лабораторно обстежених осіб, кількість проведених лабораторних досліджень методами ПЦР та ІФА, кількість проведених лабораторних досліджень IgA, IgM, IgG; в моделі використані дані з березня 2020 по грудень 2020, при моделюванні не враховані дані з тимчасово окупованих територій України; для кластерного аналізу побудована нейронна мережа з 60 вхідними нейронами, 100 прихованими нейронами з активаційною функцією Фермі та 4 вихідними нейронами; для програмної реалізації моделі використана мова програмування Python. Висновки: проведено аналіз методів побудови нейронних мереж; аналіз методів навчання нейронних мереж, у тому числі методу градієнтного спуску; всі теоретичні вiдомостi, описанi в цiй роботi, були використанi для реалiзації програмного продукту обробки даних тестування на COVID-19 в Україні; було проведено розбиття областей України на зони зараження вірусом COVID-19 та представлено карту цього розбиття

Deep Learning Algorithms for Diagnosing Covid 19 Based on X-Ray and CT Images

An outbreak of a highly pathogenic coronavirus, which can cause chronic respiratory illness and high mortality rates. It takes a considerable amount of time to perform the polymerase chain reaction (PCR) used in COVID tests. Its accuracy ranges from 30% to 70%. In contrast, CT and chest X-ray diagnostics are 98% and 80% accurate in detecting COVID, respectively. A deep learning algorithms was applied to CT and X-ray images to enable rapid and accurately diagnosis of COVID-19 within seconds. In this survey, we revised all state-of-the-art studies of COVID-19 based on CT and X-ray images. Also, we analysed multiple deep learning networks and compared the performance of each technique. The result of the comparison shows that the baseline neural network has better efficiency in the recognition of COVID-19. The detection accuracy of baseline networks ranges between 93% and 98.7%. This shows the efficiency of deep learning techniques in identifying COVID-19

Multiple Linear Regression and Deep Learning in Body Temperature Detection and Mask Detection

In this new normal era, many activities began to operate again, such as offices, malls, etc. This creates a potential mass crowd. The public must follow health protocols as recommended by the government, including wearing masks and checking the temperature to anticipate the spread of the coronavirus. This study tested a tool that included image processing and artificial intelligence to help implement health protocols as recommended by the government. This tool connects Raspberry PI, Thermal Camera (amg8833), Pi Camera, an ultrasonic sensor with Multiple Linear Regression and Deep Learning algorithms. The purpose of this tool is to detect body temperature and detect the use of masks. The system will check on the pi camera frame whether the person is wearing a mask or not. The system is trained using the Deep Learning method to detect the use of masks. The system will check the temperature of the human body and the distance between humans and the tool. Temperature and distance data are entered in multiple linear regression formulas to get more accurate results. The processed results of the system will be displayed on the monitor screen if detected using a mask and the normal temperature will be green and if it is not detected it will be red and give a warning sound. The data is sent to the server and displayed via the web. We found that this tool succeeded in detecting body temperature within a distance of 1 to 3 meters with an accuracy of 99.49%, detecting people using masks with an accuracy of 94.71%, and detecting people not wearing masks with an accuracy of 97.7%.Di era new normal ini banyak aktivitas yang mulai beroperasi kembali, seperti perkantoran, mall, dll. Hal ini berpotensi menimbulkan kerumunan massa. Masyarakat wajib mengikuti protokol kesehatan yang direkomendasikan pemerintah, antara lain memakai masker dan mengecek suhu tubuh untuk mengantisipasi penyebaran virus corona. Studi ini menguji alat yang mencakup pemrosesan gambar dan kecerdasan buatan untuk membantu menerapkan protokol kesehatan seperti yang direkomendasikan oleh pemerintah. Alat ini menghubungkan Raspberry PI, Thermal Camera (amg8833), Pi Camera, sensor ultrasonik dengan algoritma Multiple Linear Regression dan Deep Learning. Tujuan dari alat ini adalah untuk mendeteksi suhu tubuh dan mendeteksi penggunaan masker. Sistem akan memeriksa pada frame kamera pi apakah orang tersebut memakai masker atau tidak. Sistem dilatih menggunakan metode Deep Learning untuk mendeteksi penggunaan masker. Sistem akan memeriksa suhu tubuh manusia dan jarak antara manusia dengan alat. Data suhu dan jarak dimasukkan dalam rumus regresi linier berganda untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat. Hasil olahan sistem akan ditampilkan pada layar monitor jika terdeteksi menggunakan masker dan suhu normal akan berwarna hijau dan jika tidak terdeteksi akan berwarna merah dan memberikan suara peringatan. Data dikirim ke server dan ditampilkan melalui web. Kami menemukan alat ini berhasil mendeteksi suhu tubuh dalam jarak 1 hingga 3 meter dengan akurasi 99,49%, mendeteksi orang yang menggunakan masker dengan akurasi 94,71%, dan mendeteksi orang yang tidak menggunakan masker dengan akurasi 97,7%

Classification of COVID-19 Cases: The Customized Deep Convolutional Neural Network and Transfer Learning Approach

The recent advancements under the umbrella of artificial intelligence (AI) open opportunities to tackle complex problems related to image analysis. Recently, the proliferation of COVID-19 brought multiple challenges to medical practitioners, such as precise analysis and classification of COVID-19 cases. Deep learning (DL) and transfer learning (TL) techniques appear to be attractive solutions. To provide the precise classification of COVID-19 cases, this article presents a customized Deep Convolutional Neural Network (DCNN) and pre-trained TL model approach. Our pipeline accommodated several popular pre-trained TL models, namely DenseNet121, ResNet50, InceptionV3, EfficientNetB0, and VGG16, to classify COVID-19 positive and negative cases. We evaluated and compared the performance of these models with a wide range of measures, including accuracy, precision, recall, and F1 score for classifying COVID-19 cases based on chest X-rays. The results demonstrate that our customized DCNN model performed well with randomly assigned weights, achieving 98.5% recall and 97.0% accuracy

Pengaruh Dataset terhadap Performa Convolutional Neural Network pada Klasifikasi X-Ray Pasien Covid-19

Identifikasi pasien COVID-19 di Indonesia merupakan sebuah permasalahan yang harus diatasi. Identifikasi tersebut sebaiknya bisa lebih mudah dan cepat, sehingga deteksi dini pasien COVID-19 merupakan hal yang harus diperhatikan. Saat ini deteksi pasien COVID-19 bergantung pada Swab Test (RT-PCR) dan Rapid Test (Tes Antibodi), padahal Rapid Test tidak bisa memberikan tingkat akurasi yang tinggi sedangkan Swab Test memiliki biaya yang mahal. Salah satu solusi untuk membantu deteksi dini pasien COVID-19 adalah dengan memanfaatkan citra X-Ray paru dari pasien. Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) adalah salah satu algoritma popular dengan performa yang sangat baik pada klasifikasi citra X-Ray pasien COVID-19. Walaupun CNN memiliki performa yang baik, keberhasilan suatu algoritma sangat bergantung dengan kualitas dataset yang digunakan. Selain itu citra X-Ray sangat bergantung terhadap pencahayaan di proses pengambilan gambar. Untuk itu perlu analisa pengaruh dataset terhadap performa model CNN yang digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh kualitas dataset dan jumlah dataset terhadap performa CNN pada klasifikasi X-Ray pasien COVID-19. Dari eksperimen yang dilakukan terhadap dataset yang ada, CNN dapat mencapai akurasi sebesar 89,83%, sensitivitas sebesar 84,14%, spesifisitas sebesar 92,14%, PPV sebesar 71,35%, NPV sebesar 95,09 dan F1-score sebesar 76,10%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa CNN memiliki performa yang baik dalam melakukan klasifikasi citra X-Ray pasien COVID-19, meskipun hasil tersebut lebih rendah dibandingkan dengan performa CNN terhadap dataset dengan jumlah dan kualitas citra yang lebih baik. Hal tersebut menunjukkan bahwa kualitas dan jumlah dataset sangat berpengaruh pada performa CNN dalam melakukan proses klasifikasi X-Ray

Contactless Small-Scale Movement Monitoring System Using Software Defined Radio for Early Diagnosis of COVID-19

The exponential growth of the novel coronavirus disease (N-COVID-19) has affected millions of people already and it is obvious that this crisis is global. This situation has enforced scientific researchers to gather their efforts to contain the virus. In this pandemic situation, health monitoring and human movements are getting significant consideration in the field of healthcare and as a result, it has emerged as a key area of interest in recent times. This requires a contactless sensing platform for detection of COVID-19 symptoms along with containment of virus spread by limiting and monitoring human movements. In this paper, a platform is proposed for the detection of COVID-19 symptoms like irregular breathing and coughing in addition to monitoring human movements using Software Defined Radio (SDR) technology. This platform uses Channel Frequency Response (CFR) to record the minute changes in Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) subcarriers due to any human motion over the wireless channel. In this initial research, the capabilities of the platform are analyzed by detecting hand movement, coughing, and breathing. This platform faithfully captures normal, slow, and fast breathing at a rate of 20, 10, and 28 breaths per minute respectively using different methods such as zero-cross detection, peak detection, and Fourier transformation. The results show that all three methods successfully record breathing rate. The proposed platform is portable, flexible, and has multifunctional capabilities. This platform can be exploited for other human body movements and health abnormalities by further classification using artificial intelligence