I detta arbete, använder vi ett uppmärksamhet-gated nätverk för realtid automatiserad scan plan upptäckt för foster ultraljudsscreening. Scan plan upptäckt i foster ultraljud är ett utmanande problem på grund av dålig bildkvalitet resulterar i låg tolkningsbarhet för både kliniker och automatiserade algoritmer. För att lösa detta föreslår vi att man införlivar självbetjäningsmekanismer. En soft-attention mekanism genererar en gating signal som är end-to-end trainingable, vilket gör det möjligt för nätverket att kontextualisera lokal information användbar för förutsägelse. Den föreslagna uppmärksamhetsmekanismen är generisk och kan enkelt införlivas i alla befintliga klassificeringsarkitekturer, samtidigt som den endast kräver några ytterligare parametrar. Vi visar att när basnätet har en hög kapacitet kan den inbyggda uppmärksamhetsmekanismen ge effektiv objektlokalisering samtidigt som den övergripande prestandan förbättras. När basnätet har en låg kapacitet överträffar metoden i hög grad grundscenariot och minskar i hög grad felaktiga positiva effekter. Slutligen kan vi med hjälp av de uppmärksammade kartorna förstå modellens resonemangsprocess, som också kan användas för svagt övervakad objektlokalisering.
Till exempel Schlemper et al. föreslog en uppmärksamhet-gated nätverk för realtid automatiserad scan plan upptäckt i foster ultraljud screening REF.
Attention-Gated Networks for Improving Ultrasound Scan Plane Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}