Abstract-Automatiserad vävnad karakterisering är en av de mest avgörande komponenterna i en datorstödd diagnos (CAD) system för interstitiella lungsjukdomar (ILDs). Även om mycket forskning har bedrivits inom detta område är problemet fortfarande ett problem. Djupt lärande tekniker har nyligen uppnått imponerande resultat i en mängd olika datorseende problem, vilket ökar förväntningarna på att de kan tillämpas inom andra områden, såsom medicinsk bildanalys. I detta dokument föreslår och utvärderar vi ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN), utformat för klassificering av ILD-mönster. Det föreslagna nätverket består av 5 konvolutionslager med 2 2 kärnor och LeakyReLU aktiveringar, följt av genomsnittlig poolning med storlek som motsvarar storleken på de slutliga funktionskartorna och tre täta lager. Det sista täta skiktet har 7 utgångar, motsvarande de klasser som beaktas: friskt, malet glas opacitet (GGO), mikronodules, konsolidering, reticulation, honung combing och en kombination av GGO / retaticulation. För att träna och utvärdera CNN använde vi en datauppsättning på 14696 bildlappar, härledda av 120 datortomografier från olika skannrar och sjukhus. Såvitt vi vet är detta det första djupa CNN som utformats för det specifika problemet. En jämförande analys visade att det föreslagna CNN var effektivt i förhållande till tidigare metoder i en utmanande datauppsättning. Klassificeringen prestanda ( ) visade potentialen av CNNs i att analysera lungmönster. I det framtida arbetet ingår att utvidga CNN till tredimensionella data från CT-volymskanning och integrera den föreslagna metoden i ett CAD-system som syftar till att tillhandahålla differentialdiagnos för ILD som ett stödverktyg för radiologer.
Ett annat CNN-baserat system presenteras i REF för kategorisering av interstitiella lungsjukdomar (ILD) mönster genom extraktion av ILD-funktioner från den valda datauppsättningen.
Lung Pattern Classification for Interstitial Lung Diseases Using a Deep Convolutional Neural Network
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}