CT数据中颅内出血的定位与分类
医学物理
2020-09-08 v1 计算机视觉与模式识别
图像与视频处理
摘要
颅内出血(ICHs)是一种发病率相对较高、危及生命的脑损伤。本文提出了一种用于ICHs检测与分类(包括定位)的自动算法。采用了一组基于二值卷积神经网络的分类器,其具有设计的级联-并行架构。该自动系统可显著缩短急性病例诊断过程的耗时。在公开可用的头部CT数据集CQ500的数据上,平均Jaccard系数达到了53.7%。
引用
@article{arxiv.2009.03046,
title = {Localization and classification of intracranialhemorrhages in CT data},
author = {Jakub Nemcek and Roman Jakubicek and Jiri Chmelik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.03046},
year = {2020}
}
备注
Submitted on EMBEC 2020, paper has not been reviewed yet, 7 pages