Abstract-Tillgängligheten av medicinska bilddata från kliniska arkiv, forskningslitteratur och kliniska manualer, tillsammans med de senaste framstegen i datorseendet ger möjlighet till bildbaserad diagnos, undervisning och biomedicinsk forskning. En bilds innehåll och semantik kan dock variera beroende på dess modalitet och därför är identifieringen av bildens modalitet ett viktigt första steg. Den viktigaste utmaningen för att automatiskt klassificera en medicinsk bilds modalitet beror på de visuella egenskaperna hos olika former: vissa är visuellt distinkta medan andra kan ha endast subtila skillnader. Denna utmaning förvärras av variationer i utseendet av bilder baserade på de sjukdomar som avbildas och brist på tillräckligt med utbildningsdata för vissa metoder. I denna uppsats introducerar vi en ny metod för att klassificera medicinska bilder som använder en ensemble av olika konvolutionella neurala nätverk (CNN) arkitekturer. CNN är en toppmodern bildklassificeringsteknik som lär sig de optimala bildegenskaperna för en given klassificeringsuppgift. Vi antar att olika CNN-arkitekturer lär sig olika nivåer av semantisk bildrepresentation och därmed en ensemble av CNNs kommer att göra det möjligt att extrahera högre kvalitet funktioner. Vår metod utvecklar en ny funktionsextraktor genom att finjustera CNNs som har initierats på en stor datauppsättning av naturliga bilder. Finjusteringsprocessen utnyttjar de generiska bildfunktionerna från naturliga bilder som är grundläggande för alla bilder och optimerar dem för olika medicinska bildformer. Dessa funktioner används för att träna många multiklass klassificeringar vars bakre sannolikheter är sammanslagna för att förutsäga formerna för osynliga bilder. Våra experiment på ImageCLEF 2016 medicinska bild offentliga dataset (30 metoder; 6776 utbildningsbilder, och 4166 testbilder) visar att Manuscript fått juli 11, 2016; reviderade oktober 26, 2016 och november 29, 2016; accepterade November 30, 2016 vår ensemble av finjusterade CNNs uppnå en högre noggrannhet än etablerade CNNs. Vår ensemble uppnår också en högre noggrannhet än de metoder i litteraturen som utvärderas på samma referensdataset och tas bara omhand av de metoder som ger ytterligare träningsdata.
Kumar m.fl. I REF föreslogs en metod för klassificering av medicinska bilder som använder en ensemble av olika CNN-arkitekturer.
An Ensemble of Fine-Tuned Convolutional Neural Networks for Medical Image Classification
{'venue': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'journal': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}