Classification d'images médicales avec un réseau de neurones convolutif

La classification des patchs d'images est une tâche importante dans de nombreuses applications d'imagerie médicale. Dans ce travail, nous avons conçu un réseau de neurones convolutif (CNN) personnalisé avec une couche de convolution peu profonde pour classer les patchs d'images pulmonaires avec une maladie pulmonaire interstitielle (ILD). Bien que de nombreux descripteurs de caractéristiques aient été proposés au cours des dernières années, ils peuvent être assez compliqués et spécifiques au domaine. Notre cadre CNN personnalisé peut, en revanche, apprendre automatiquement et efficacement les caractéristiques intrinsèques des images à partir des patchs d'images pulmonaires qui conviennent le mieux à la classification. La même architecture peut être généralisée pour effectuer d'autres tâches de classification d'images médicales ou de textures.