Förmågan att automatiskt lära sig uppgifter specifika funktioner representationer har lett till en enorm framgång för djupt lärande metoder. När det är ont om stora träningsdata, till exempel vid medicinska bildproblem, har överföringslärandet varit mycket effektivt. I denna uppsats undersöker vi systematiskt processen för att överföra en Convolutional Neural Network, tränad på ImageNet bilder för att utföra bildklassificering, till njurdetekteringsproblem i ultraljudsbilder. Vi studerar hur detektionsprestandan beror på omfattningen av överföringen. Vi visar att en överförd och trimmad CNN kan överträffa en toppmodern funktion konstruerad pipeline och en hybridisering av dessa två tekniker uppnår 20% högre prestanda. Vi undersöker också hur utvecklingen av mellanliggande responsbilder från vårt nätverk. Slutligen jämför vi dessa svar med toppmoderna bildbehandlingsfilter för att få större insikt i hur överföringslärande effektivt kan hantera vitt skilda bildsystem.
REF har observerat att toppmoderna deskriptorer avsevärt förbättrar prestandan hos överförda CNN-funktioner när de appliceras på njurdetektering i ultraljudsbilder.
Understanding the Mechanisms of Deep Transfer Learning for Medical Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}