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Deep Transfer Learning Based Classification Model for COVID-19 Disease - 26/05/20

Doi : 10.1016/j.irbm.2020.05.003 
Y. Pathak a, P.K. Shukla b, A. Tiwari c, S. Stalin d, S. Singh e, P.K. Shukla f,
a Department of Information Technology, Indian Institute of Information Technology (IIIT-Bhopal), Bhopal (MP), 462003, India 
b Department of Computer Science & Engineering, School of Engineering & Technology, Jagran Lake City University (JLU), Bhopal-462044 (MP), India 
c Department of CSE & IT, Madhav Institute of Technology and Science, Gwalior-474005 (MP), India 
d Department of CSE, Maulana Azad National Institute of Technology (MANIT), Bhopal, MP, 462003, India 
e Department of Computer Science & Engineering, Jabalpur Engineering College, Jabalpur-482001 (MP), India 
f Department of Computer Science & Engineering, University Institute of Technology, RGPV, Bhopal (MP), 462033, India 

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En prensa. Pruebas corregidas por el autor. Disponible en línea desde el Tuesday 26 May 2020
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Graphical abstract

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Highlights

The deep transfer learning model is used to classify COVID-19 infected patients by considering their chest CT images.
The cost-sensitive top-2 smooth loss function is also utilized to enhance the results further.
The deep transfer learning model is trained on a benchmark open dataset of chest CT images.

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Abstract

The COVID-19 infection is increasing at a rapid rate, with the availability of limited number of testing kits. Therefore, the development of COVID-19 testing kits is still an open area of research. Recently, many studies have shown that chest Computed Tomography (CT) images can be used for COVID-19 testing, as chest CT images show a bilateral change in COVID-19 infected patients. However, the classification of COVID-19 patients from chest CT images is not an easy task as predicting the bilateral change is defined as an ill-posed problem. Therefore, in this paper, a deep transfer learning technique is used to classify COVID-19 infected patients. Additionally, a top-2 smooth loss function with cost-sensitive attributes is also utilized to handle noisy and imbalanced COVID-19 dataset kind of problems. Experimental results reveal that the proposed deep transfer learning-based COVID-19 classification model provides efficient results as compared to the other supervised learning models.

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Keywords : Deep learning, COVID-19, Disease, Classification, Chest CT images


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