用于信息帧检测的无线胶囊内镜出血区域分割
计算机视觉与模式识别
2018-08-24 v1
摘要
无线胶囊内镜（WCE）是诊断胃肠道疾病的有效手段。在 WCE 视频中检测信息性场景可缩短传输视频的长度并辅助诊断过程。本文研究胶囊内镜设备内用于自动出血区域检测的神经网络简化问题。选取合适的颜色通道作为神经网络输入，并分别使用多层感知机（MLP）和卷积神经网络（CNN）进行图像分类。对 CNN 和 MLP 结构均进行简化以减少计算操作次数。在两个简化网络在 WCE 出血图像数据集上使用 DICE 分数评估性能。仿真结果表明，对 MLP 和 CNN 结构应用简化方法均以大于 0.97 的 AUC 显著减少了计算操作次数。尽管 CNN 相比简化 MLP 性能更优，但简化 MLP 以显著更少的计算操作次数分割出血区域。考虑到简单结构与更准确模型的重要性，所设计的每种结构均可被选用于胶囊内实现。
引用
@article{arxiv.1808.07746,
title = {Segmentation of Bleeding Regions in Wireless Capsule Endoscopy for Detection of Informative Frames},
author = {Mohsen Hajabdollahi and Reza Esfandiarpoor and Pejman Khadivi and S. M. Reza Soroushmehr and Nader Karimi and Kayvan Najarian and Shadrokh Samavi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.07746},
year = {2018}
}