Contact Tracing Enhances the Efficiency of Covid-19 Group Testing
Contact Tracing Enhances the Efficiency of Covid-19 Group Testing
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接触者追踪提高了 Covid-19 群体测试的效率
DOI：
10.1109/icassp39728.2021.9414034
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
D. Baron
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ritesh Goenka;Shuting Cao;Chau;Ajit V. Rajwade;D. Baron
在COVID-19疫情持续的情况下，团体测试可节省测试资源。在分组检验中，我们有n个样本，每个个体一个，并将它们排列成m < n个合并样本，其中每个合并样本是通过混合n个个体样本的子集获得的。然后使用群体测试算法识别受感染的个体。在本文中，我们在非自适应/单阶段组测试算法中使用从接触者追踪（CT）收集的辅助信息（SI）。我们通过将CT SI和个体之间疾病传播的特征结合来生成数据。这些数据被输入到两个信号和测量模型中进行组测试，数值结果表明我们的算法提供了更高的灵敏度和特异性。虽然Nikolopoulos等人利用家族结构来改善非适应性群体测试，但我们的工作是探索和证明CT SI如何进一步改善群体测试性能的第一项工作。
Group testing can save testing resources in the context of the ongoing COVID-19 pandemic. In group testing, we are given n samples, one per individual, and arrange them into m < n pooled samples, where each pool is obtained by mixing a subset of the n individual samples. Infected individuals are then identified using a group testing algorithm. In this paper, we use side information (SI) collected from contact tracing (CT) within nonadaptive/single-stage group testing algorithms. We generate data by incorporating CT SI and characteristics of disease spread between individuals. These data are fed into two signal and measurement models for group testing, where numerical results show that our algorithms provide improved sensitivity and specificity. While Nikolopoulos et al. utilized family structure to improve nonadaptive group testing, ours is the first work to explore and demonstrate how CT SI can further improve group testing performance.
DOI：
10.1109/icc42927.2021.9500791
发表时间：
2021
期刊：
ICC 2021 - IEEE International Conference on Communications
影响因子：
--
作者：
Nikolopoulos, Pavlos;Srinivasavaradhan, Sundara Rajan;Guo, Tao;Fragouli, Christina;Diggavi, Suhas
通讯作者：
Diggavi, Suhas
具有社区结构的网络的自适应分组测试
DOI：
10.1109/isit45174.2021.9517888
发表时间：
2021
期刊：
2021 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT
影响因子：
--
作者：
Ahn, Surin;Chen, Wei-Nina;Ozgur, Ayfer
通讯作者：
Ozgur, Ayfer