基于深度神经网络的细粒度伤口组织分析
计算机视觉与模式识别
2018-03-01 v1
摘要
慢性伤口的组织评估是伤口分级和选择治疗方法的基础。尽管已有若干图像处理方法来自动进行伤口组织分析，这些方法在临床实践中存在不足。具体而言，似乎以往所有方法都只假设慢性伤口中有 3 种组织类型，而这些伤口通常表现出 7 种不同的组织类型，且每一种的存在都会改变治疗流程。本文首次研究 7 种伤口组织类型的分类。我们与伤口专业人员合作，构建了一个包含 7 种伤口组织类型的新数据库。我们提出使用预训练的深度神经网络在块级别进行特征提取与分类。我们进行了实验以证明我们的方法优于其他 SOTA 方法。我们将公开我们的数据库以促进伤口评估研究。
引用
@article{arxiv.1802.10426,
title = {Fine-grained wound tissue analysis using deep neural network},
author = {Hossein Nejati and Hamed Alizadeh Ghazijahani and Milad Abdollahzadeh and Tooba Malekzadeh and Ngai-Man Cheung and Kheng Hock Lee and Lian Leng Low},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.10426},
year = {2018}
}