Precise diagnosis of intracranial hemorrhage and subtypes using a three-dimensional joint convolutional and recurrent neural network
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論文URL
https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs00330-019-06163-2 2019年4月公開
ポイント
- CT画像により脳出血の分類
- 1検査単位での検出とスライス単位での検出の両方に対応
- VGG16のFC層で各スライスに対し抽出した特徴量ベクトルを双方向GRUにかけ分類
- HU範囲別の3チャンネル化
- -50~150:正常部位と出血部位の判別
- 100~300:頭蓋内と骨の間のHU値変化にフォーカス
- 250~450:骨にフォーカス
- 1検査単位の場合はスライスごとに出力される特徴量ベクトルをAverage Poolingしている
- HU範囲別の3チャンネル化
- 出血の有無を分類するモデルと、出血の種類を分類するモデルを分けている
Supplementary Figure 1
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