Abstract-Colorectal cancer är en av de högsta orsakerna till cancerrelaterad död, särskilt hos män. Polyper är en av de främsta orsakerna till kolorektal cancer, och tidig diagnos av polyper genom koloskopi kan resultera i framgångsrik behandling. Diagnos av polyper i kolonoskopi videor är en utmanande uppgift på grund av variationer i storlek och form av polyper. I detta dokument föreslog vi en polyp-segmenteringsmetod baserad på det konvolutionella neurala nätverket. Två strategier förbättrar metodens prestanda. Först utför vi en ny metod för urval av bildlappar i nätverkets träningsfas. För det andra, i testfasen utför vi effektiv efterbehandling på den sannolikhetskarta som produceras av nätverket. Utvärdering av den föreslagna metoden med hjälp av CVC-ColonDB databasen visar att vår föreslagna metod uppnår mer exakta resultat i jämförelse med tidigare kolonoskopi video-segmenteringsmetoder. Colorectal cancer var den andra dödsorsaken i USA 2015 [1] och den tredje 2017 [2]. Segmentering och upptäckt av cancer i tidiga stadier av sjukdomen kommer att öka risken för överlevnad. Koloskopi är den föredragna metoden för att analysera inne i kolon och även ta bort kolorektala polyper. Polyper är den viktigaste orsaken till kolorektalcancer. Kolonoskopi är en operatörsbaserad metod och mänskliga misstag och även brist på känslighet ökar behovet av datorstödda metoder för att segmentera dessa polyper i kolonoskopi videor. Segmentering av colorectal polyp är också en utmanande uppgift på grund av variationer i form och färgintensitet av polyps i koloskopi ramar. Olika metoder har föreslagits i syfte att uppnå en korrekt segmentering. Vi kategoriserar forskningsarbete i polyp-segmentering i tre huvudstrategier. Den första metoden tillhör de bildbehandlingsbaserade segmenteringar som inte använder några inlärningsmetoder. Den andra gruppen av metoder tillhör de metoder som först extraherar funktioner och sedan använder klassificering för segmentering. I den tredje kategorin grupperar vi de tillvägagångssätt som använder konvolutionella neuronala nätverk (CNN) och utför segmenteringen.
Akbari m.fl. I REF föreslogs en ny metod för segmentering av polyp som är starkt baserad på kaskadbildning av nätet.
Polyp Segmentation in Colonoscopy Images Using Fully Convolutional Network
{'venue': '2018 40th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC)', 'journal': '2018 40th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Engineering']}