用于局灶性皮质发育不良自动检测的卷积神经网络
图像与视频处理
2020-10-26 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
局灶性皮质发育不良（FCD）是与皮质发育畸形相关的最常见致痫性病变之一。然而，FCD的准确检测依赖于放射科医生的专业水平，且在许多情况下病变可能被漏诊。在这项工作中，我们解决了在磁共振图像（MRI）上自动识别FCD的问题。为此，我们改进了近期基于深度学习的FCD检测方法，并将其应用于一个包含15名标注FCD患者的数据集。该模型在15名受试者中成功检测出11名的FCD。
引用
@article{arxiv.2010.10373,
title = {Convolutional neural networks for automatic detection of Focal Cortical Dysplasia},
author = {Ruslan Aliev and Ekaterina Kondrateva and Maxim Sharaev and Oleg Bronov and Alexey Marinets and Sergey Subbotin and Alexander Bernstein and Evgeny Burnaev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.10373},
year = {2020}
}
备注
MRI, Deep learning, CNN, computer vision, medical detection, epilepsy, FCD, focal cortical dysplasia