Does imbalance in chest X-ray datasets produce biased deep learning approaches for COVID-19 screening?

Álvarez-Rodríguez, Lorena; Moura, Joaquim de; Novo, Jorge; Ortega, Marcos

Álvarez-Rodríguez, Lorena; Moura, Joaquim de; Novo, Jorge; Ortega, Marcos.

Afiliação

Álvarez-Rodríguez L; Centro de Investigación CITIC, Universidade da Coruña, Campus de Elviña, A Coruña, 15071, Spain.
Moura J; Grupo VARPA, Instituto de Investigación Biomédica de A Coruña (INIBIC), Universidade da Coruña, A Coruña, 15006, Spain.
Novo J; Centro de Investigación CITIC, Universidade da Coruña, Campus de Elviña, A Coruña, 15071, Spain. joaquim.demoura@udc.es.
Ortega M; Grupo VARPA, Instituto de Investigación Biomédica de A Coruña (INIBIC), Universidade da Coruña, A Coruña, 15006, Spain. joaquim.demoura@udc.es.

BMC Med Res Methodol ; 22(1): 125, 2022 04 28.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-35484483

Assuntos

COVID-19; Aprendizado Profundo; Pneumonia; COVID-19/diagnóstico por imagem; Feminino; Humanos; Masculino; Pandemias; Radiografia; Raios X

Palavras-chave

CAD system; COVID-19 screening; Chest X-ray; Data analysis; Deep learning

Texto completo

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Pneumonia / Aprendizado Profundo / COVID-19 Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Prognostic_studies / Screening_studies Limite: Female / Humans / Male Idioma: En Revista: BMC Med Res Methodol Assunto da revista: MEDICINA Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Espanha

Texto completo

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google