I detta dokument föreslår vi en konvolutionell neural nätverk-baserad metod för att automatiskt hämta saknade eller bullriga hjärt förvärv plan information från magnetisk resonanstomografi (MRT) och förutsäga de fem vanligaste hjärtvyer. Vi finjustera ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) ursprungligen tränas på en stor naturlig bildigenkänning data-set (Imagenet ILSVRC2012) och överföra de inlärda funktioner representationer till hjärtvy igenkänning. Vi jämför detta tillvägagångssätt med en tidigare införd metod med klassificeringsskogar och en utökad uppsättning bildminiatyrer, med förutsägelser som använder utanför hyllan CNN-funktioner, och med CNN-inlärda från grunden. Vi validerar denna algoritm i två olika hjärtstudier med 200 patienter respektive 15 friska frivilliga. Vi visar att det finns värde i finjustering en modell tränad för naturliga bilder för att överföra det till medicinska bilder. Vår strategi uppnår en genomsnittlig F1-poäng på 97,66% och avsevärt förbättrar den senaste tekniken av bild-baserad hjärtsyn igenkänning. Detta är en viktig byggsten för att organisera och filtrera stora samlingar av hjärtdata innan vidare analys. Det gör det möjligt för oss att slå samman studier från flera centrum, utföra smartare bildfiltrering, välja den lämpligaste algoritmen för bildbehandling och förbättra visualiseringen av hjärtdata i innehållsbaserad bildsökning.
I REF, finjusterade förtränade CNNs användes för att automatiskt hämta saknade eller bullriga hjärt förvärv plan information från magnetisk resonanstomografi och förutsäga de fem vanligaste hjärtvyer.
Fine-tuned convolutional neural nets for cardiac MRI acquisition plane recognition
{'venue': 'CMBBE: Imaging & Visualization', 'journal': 'CMBBE: Imaging & Visualization', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}