利用循环视觉注意力模型学习胸部X射线中的关注点
机器学习
2017-01-24 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
X射线是常用的影像检查，利用少量辐射产生身体器官、组织和骨骼的图像。胸部X射线用于检测气道、血管、骨骼、心脏和肺部的异常或疾病。本工作中，我们提出一种基于随机注意力的模型，能够学习应当视觉探索胸部X射线扫描中的哪些区域，以得出结论该扫描包含特定的放射学异常。所提模型是一个循环神经网络(RNN)，它学习顺序采样整个X射线，并仅聚焦于可能包含相关信息的有信息区域。我们报告了使用超过张包含心脏扩大或医疗器械的X射线进行的实验。该模型已使用强化学习方法训练以学习任务特定的策略。
引用
@article{arxiv.1701.06452,
title = {Learning what to look in chest X-rays with a recurrent visual attention model},
author = {Petros-Pavlos Ypsilantis and Giovanni Montana},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.06452},
year = {2017}
}
备注
NIPS 2016 Workshop on Machine Learning for Health