Automatisk detektion och mätning av trombi kan påskynda det kliniska arbetsflödet i behandlingsplaneringsstadiet. Icke desto mindre är det en utmanande uppgift på icke-kontrast beräknas tomografi på grund av subtiliteten i den patologiska intensitet förändringar, som ytterligare förbryllas av uppkomsten av kärlförkalkning (vanliga i åldrande hjärnor). I detta dokument föreslår vi en 3D Convolutional Neural Network-arkitektur för att upptäcka dessa subtila tecken på stroke. Arkitekturen är utformad för att utnyttja kontralaterala funktioner och anatomisk atlas information. Vi använder 122 CT volymer lika uppdelad i utbildning och testning för att validera vår metod, uppnå en ROC AUC på 0,996 och en Precision-Recall AUC på 0,563 i en voxel-nivå utvärdering. Resultaten är ännu inte på en nivå för rutinmässig klinisk användning, men de är uppmuntrande.
Därför har ett 3D Convolutional Neural Network för upptäckt av subtila tecken på en Stroke föreslagits i REF, Därför har arkitekturen utvecklats för att utforska kontralaterala resurser och anatomisk information från cerebral atlas.
Thrombus Detection in CT Brain Scans using a Convolutional Neural Network
{'venue': 'BIOIMAGING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Chemistry', 'Computer Science']}