Wyszukiwarka
Abstrakt
Machine learning-based systems are gaining interest in the field of medicine, mostly in medical imaging and diagnosis. In this paper, we address the problem of automatic cerebral microbleeds (CMB) detection in magnetic resonance images. It is challenging due to difficulty in distinguishing a true CMB from its mimics, however, if successfully solved it would streamline the radiologists work. To deal with this complex three-dimensional problem we propose a machine learning approach based on a 2D Faster RCNN network. We aimed to achieve a reliable system, i.e. with balanced sensitivity and precision. Therefore, we have researched and analysed, among others impact of the way the training data are provided to the system, their pre-processing, the choice of model and its structure and also the ways of regularisation. Furthermore, we also carefully analysed the network predictions and proposed an algorithm for its post-processing. The proposed approach enabled for obtaining high precision (89.74\%), sensitivity (92.62\%), and F1 score (90.84\%). The paper presents the main challenges connected with automatic cerebral microbleeds detection, its deep analysis and developed system. The conducted research may significantly contribute to automatic medical diagnosis.
Cytowania
-
1 3
CrossRef
-
0
Web of Science
-
1 3
Scopus
Autorzy (7)
-
Edyta Szurowska prof. dr hab.
- II Zakład Radiologii, Wydział nauk o Zdrowiu z Instytutem Medycyny Morskiej i Tropikalnej, Gdański Uniwersytet Medyczny
-
Małgorzata Grzywińska mgr
- Zakład Fizjologii Człowieka, Wydział nauk o Zdrowiu z Instytutem Medycyny Morskiej i Tropikalnej, Gdański Uniwersytet Medyczny
-
Agnieszka Sabisz dr inż.
- II Zakład Radiologii, Wydział nauk o Zdrowiu z Instytutem Medycyny Morskiej i Tropikalnej, Gdański Uniwersytet Medyczny
Cytuj jako
Pełna treść
- Wersja publikacji
- Accepted albo Published Version
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.3390/electronics10182208
- Licencja
-
otwiera się w nowej karcie
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja w czasopiśmie
- Typ:
- artykuły w czasopismach
- Opublikowano w:
-
Electronics
nr 10,
ISSN: 2079-9292 - Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2021
- Opis bibliograficzny:
- Ferlin M., Grochowski M., Kwasigroch A., Mikołajczyk A., Szurowska E., Grzywińska M., Sabisz A.: A Comprehensive Analysis of Deep Neural-Based Cerebral Microbleeds Detection System// Electronics -Vol. 10,iss. 18 (2021), s.2208-
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.3390/electronics10182208
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 192 razy
Publikacje, które mogą cię zainteresować
Pedestrian detection in low-resolution thermal images
- A. Górska,
- P. Guzal,
- I. Namiotko
- + 3 autorów