論文の概要: Automatic Recognition of the Supraspinatus Tendinopathy from Ultrasound
Images using Convolutional Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11777v1
- Date: Mon, 23 Nov 2020 22:41:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-22 03:04:14.818900
- Title: Automatic Recognition of the Supraspinatus Tendinopathy from Ultrasound
Images using Convolutional Neural Networks
- Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた超音波画像からの視床上腱症の自動認識
- Authors: Mostafa Jahanifar, Neda Zamani Tajeddin, Meisam Hasani, Babak
Shekarchi, Kamran Azema
- Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワークに基づく自動腱症認識フレームワークが提案されている。
テンドンセグメンテーションはNASUNetという新しいネットワークを通じて行われる。
腱症診断のための一般的な分類パイプラインが提案されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.021325814813899
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Tendon injuries like tendinopathies, full and partial thickness tears are
prevalent, and the supraspinatus tendon (SST) is the most vulnerable ones in
the rotator cuff. Early diagnosis of SST tendinopathies is of high importance
and hard to achieve using ultrasound imaging. In this paper, an automatic
tendinopathy recognition framework based on convolutional neural networks has
been proposed to assist the diagnosis. This framework has two essential parts
of tendon segmentation and classification. Tendon segmentation is done through
a novel network, NASUNet, which follows an encoder-decoder architecture
paradigm and utilizes a multi-scale Enlarging cell. Moreover, a general
classification pipeline has been proposed for tendinopathy recognition, which
supports different base models as the feature extractor engine. Two feature
maps comprising positional information of the tendon region have been
introduced as the network input to make the classification network
spatial-aware. To evaluate the tendinopathy recognition system, a data set
consisting of 100 SST ultrasound images have been acquired, in which
tendinopathy cases are double-verified by magnetic resonance imaging. In both
segmentation and classification tasks, lack of training data has been
compensated by incorporating knowledge transferring, transfer learning, and
data augmentation techniques. In cross-validation experiments, the proposed
tendinopathy recognition model achieves 91% accuracy, 86.67% sensitivity, and
92.86% specificity, showing state-of-the-art performance against other models.
- Abstract（参考訳）: 腱の損傷は, 腱障害, 完全および部分的な皮下断裂, 上垂体腱(SST)が最も脆弱である。
SSTの早期診断は極めて重要であり,超音波画像検査で行うことは困難である。
本稿では,畳み込みニューラルネットワークを用いた自動腱症認識フレームワークを提案し,診断支援を行った。
この枠組みは腱のセグメンテーションと分類の2つの重要な部分を持っている。
テンドンセグメンテーションは、エンコーダ-デコーダアーキテクチャのパラダイムに従い、マルチスケールのエンラギングセルを使用する新しいネットワークNASUNetを通じて行われる。
さらに、特徴抽出エンジンとして異なる基底モデルをサポートする腱症認識のための一般分類パイプラインが提案されている。
ネットワーク入力として, 腱領域の位置情報を含む2つの特徴地図を導入し, 分類ネットワークを空間的に認識した。
腱症認識システムを評価するため、100SST超音波画像からなるデータセットが取得され、磁気共鳴画像により腱症症例が二重検証された。
セグメンテーションと分類の両方のタスクでは、知識の伝達、伝達学習、データ拡張技術を取り入れることで、トレーニングデータの欠如が補償されている。
クロスバリデーション実験では、提案した腱症認識モデルは91%の精度、86.67%の感度、92.86%の特異性を達成し、他のモデルに対する最先端の性能を示している。
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