Anmärkningsvärda framsteg har gjorts när det gäller bildigenkänning, främst på grund av tillgången till storskaliga annoterade dataset och djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN). CNN gör det möjligt att lära sig datadrivna, mycket representativa, hierarkiska bildegenskaper från tillräckliga utbildningsdata. Emellertid, erhålla dataset så omfattande kommenteras som ImageNet i den medicinska avbildning domänen förblir en utmaning. Det finns för närvarande tre viktiga tekniker som framgångsrikt använder CNN till medicinsk bildklassificering: utbilda CNN från grunden, använda off-the-shälf förtränade CNN-funktioner, och genomföra oövervakad CNN förutbildning med övervakad finjustering. En annan effektiv metod är överföring av lärande, d.v.s. finjusterande CNN-modeller förtränade från naturliga bilddataset till medicinska bilduppgifter. I detta dokument utnyttjar vi tre viktiga, men tidigare understuderade faktorer för att använda djupa konvolutionella neurala nätverk till datorstödda detektionsproblem. Vi utforskar och utvärderar först olika CNN-arkitekturer. De studerade modellerna innehåller 5 tusen till 160 miljoner parametrar och varierar i antal lager. Vi utvärderar sedan inverkan av datasetskala och rumslig bildkontext på prestanda. Slutligen undersöker vi när och varför överföring av lärande från förskolat ImageNet (via finjustering) kan vara användbart. Vi studerar två specifika datorstödda detektionsproblem (CADe), nämligen detektion av bröst-abdominella lymfknutor (LN) och klassificering av interstitiell lungsjukdom (ILD). Vi uppnår state-of-the-art prestanda på den mediala LN detektion, och rapportera de första fem-faldiga korsvalidation klassificering resultat på förutsäga axial CT skivor med ILD kategorier. Vår omfattande empiriska utvärdering,
I REF, Shin et al. utnyttja och i stor utsträckning utvärdera tre viktiga, tidigare instuderade faktorer om CNN:s arkitektur, datauppsättningens egenskaper och överföring av lärande.
Deep Convolutional Neural Networks for Computer-Aided Detection: CNN Architectures, Dataset Characteristics and Transfer Learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}