Hjärntumör anses vara en av de dödligaste och vanligaste cancerformerna hos både barn och vuxna. Följaktligen, bestämma rätt typ av hjärntumör i tidiga stadier är av stor betydelse för att utforma en exakt behandlingsplan och förutsäga patientens svar på den antagna behandlingen. I detta avseende har det på senare tid funnits ett ökat intresse för att utforma Convolutional Neural Networks (CNN) för problemet med klassificering av hjärntumörer. CNN kräver dock vanligtvis stora mängder träningsdata och kan inte hantera inmatningstransformationer på rätt sätt. Capsule nätverk (kallas CapsNets) är helt nya maskininlärning arkitekturer föreslås nyligen för att övervinna dessa brister i CNNs, och poserade för att revolutionera djupinlärning lösningar. Av särskilt intresse för detta arbete är att Capsule nätverk är robusta för rotation och affin transformation, och kräver mycket mindre utbildning data, vilket är fallet för behandling av medicinska bilddata, inklusive hjärn Magnetic Resonance Imaging (MRI) bilder. I detta dokument fokuserar vi på att uppnå följande fyra mål: (i) Anta och införliva CapsNets för problemet med hjärntumör klassificering för att designa en förbättrad arkitektur som maximerar noggrannheten i klassificeringsproblemen till hands; (ii) Undersöka problemet med övermontering av CapsNets baserat på en verklig uppsättning av MRI-bilder; (iii) Utforska om CapsNets är kapabla att ge bättre passform för hela hjärnan bilder eller bara segmenterad tumör, och; (iv) Utveckla en visualisering paradigm för utdata av CapsNet för att bättre förklara de inlärda funktionerna. Våra resultat visar att det föreslagna tillvägagångssättet kan framgångsrikt övervinna CNNs för hjärntumör klassificering problem.
Parnian m.fl. REF anta CapsNets för hjärntumör klassificering.
Brain Tumor Type Classification via Capsule Networks
{'venue': '2018 25th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2018 25th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}