BREAST CANCER CAD SYSTEM BY USING TRANSFER LEARNING AND ENHANCED ROI

Computer systems are being employed in specialized professions such as medical diagnosis to alleviate some of the costs and to improve dependability and scalability. This paper implements a computer aided breast cancer diagnosis system. It utilizes the publicly available mini MIAS mammography image dataset. Images are preprocessed to clean isolate breast tissue region. Extracted regions are used to adjust and verify a pretrained convolutional deep neural network, the GoogLeNet. The implemented model shows good performance results compared to other published works with accuracy of 86.6%, sensitivity of 75% and specificity of 88.9%.&nbsp

Σύστημα αυτόματης διάγνωσης αλλοιώσεων μαστού από εικόνες υπερήχου

Αντικείμενο της συγκεκριμένης εργασίας είναι η δημιουργία ενός συστήματος υποβοηθούμενης διάγνωσης (CAD) για τη διάγνωση των παθογενειών του μαστού στηριζόμενο σε εικόνες υπερήχου. Η διαδικασία περιλαμβάνει την λήψη από εξειδικευμένους επιστήμονες των εικόνων υπερήχου και στη συνέχεια την επεξεργασία και ανάλυση τους με στόχο την ταξινόμηση τους σε παθογενείς και μη παθογενείς. Για την παραπάνω διαδικασία χρησιμοποιήθηκαν 39 μη παθογενείς εικόνες και 38 παθογενείς. Στη συνέχεια από τις παραπάνω εικόνες έγινε εξαγωγή 30 χαρακτηριστικών 1ης και 2ης τάξης. Στη συνέχεια έγινε επιλογή των 10 καλύτερων χαρακτηριστικών με βάση το Wilxocon test έπειτα για την ταξινόμηση των παραπάνω δειγμάτων χρησιμοποιήθηκαν 5 διαφορετικοί ταξινομητές. Για κάθε έναν ταξινομητή βρέθηκε ο βέλτιστος συνδυασμός χαρακτηριστικών, εφαρμόζοντας εξαντλητική αναζήτηση για δύο μεθόδους αξιολόγησης του συστήματος. Τέλος μελετήθηκε η απόδοση του συστήματος μετά τον συνδυασμό των εξόδων των παραπάνω ταξινομητών. Το προτεινόμενο σύστημα υποβοηθούμενης διάγνωσης (CAD) μπορεί να διαχωρίσει τα παθογενή δείγματα από τα μη-παθογενή σε ποσοστό 81% με την μέθοδο της πλειοψηφίας (majority vote) στο δείγμα το οποίο είναι προς ταξινόμηση, το ποσοστό αυτό μειώνεται στο 61% όταν πρόκειται για τον ταξινομητή K-NN ενώ με τη χρήση του ταξινομητή SVM παρουσιάζεται ένα ποσοστό επιτυχίας περίπου στο 79%.Aim: This study describes the development of a Computer Aided Dιagnosis (CAD) system for classifying lesions, segmented from ultrasound breast images, as normal or abnormal. Material and methods: 77 lesions (38 abnormal and 39 normal) were segmented from ultrasound images by a specialized physician. Thirty (30) textural features were extracted, from the lesion's image histogram, the co-occurrence and the run length matrices. The best 10 features, displaying statistically significant differences between the two classes, according to Wilcoxon test, were selected in order to design the system that would classify the lesions as normal or abnormal. Five (5) classifiers were employed (3-NN, 5-NN, Bayesian (linear), Bayesian (quadratic), SVM). For each classifier, the best feature combination was found by the exhaustive search method and the system’s performance was evaluated by two methods (Leave One Out, External Cross Validation). Finally, a multi-classifier scheme was designed to combine the all 5 classifiers for improving system accuracy. Results: Highest classification accuracy was achieved by the majority vote design ( 81%) and highest single classifier accuracy was achieved by the SVM classifier (79%)

Diseño de una metodología para el procesamiento de imágenes mamográficas basada en técnicas de Aprendizaje Profundo

El Aprendizaje Profundo es un subcampo dentro del Aprendizaje de Máquina que utiliza diferentes algoritmos de aprendizaje automático para modelar abstracciones de alto nivel en datos usando arquitecturas jerárquicas, conocidas como redes neuronales profundas (DNNs). Entre los múltiples algoritmos que se pueden encontrar, existen algunos como las redes neuronales convolucionales (CNNs), los autocodificadores y las redes recurrentes (RNNs), que pueden ser de gran ayuda a la hora de analizar imágenes médicas. El gran potencial que tienen estas técnicas para el análisis de imagen médica reside en su velocidad y eficacia una vez que se tienen una gran cantidad de datos. Su uso se puede aplicar a tareas tan diversas como la detección y segmentación de tumores, así como su seguimiento y control; la visualización y cuantificación del flujo sanguíneo, o a la creación de sistemas de ayuda para interpretación de resultados médicos. Por lo tanto, es lógico pensar que en un futuro serán técnicas cada vez más utilizadas, convirtiéndose muchas de estas tareas algo propio de un ordenador. Los objetivos de este Trabajo de Fin de Grado son los siguientes: - La introducción al Aprendizaje Profundo y a los distintos algoritmos que se emplean actualmente, destacando sus ventajas y desventajas. - Revisar el estado del arte de las técnicas de Aprendizaje Profundo usadas para el análisis de imágenes médicas, así como la identificación de los campos médicos en los que estos algoritmos pueden ser de utilidad. - La identificación de los algoritmos de Aprendizaje Profundo que pueden emplearse en el análisis de imágenes mamográficas. - El diseño de una metodología específica para el procesamiento de imágenes mamográficas utilizando las técnicas mencionadas. Para ello se llevará a cabo un amplio estudio del estado del arte de los diversos algoritmos de Aprendizaje Profundo y de sus usos en el análisis de imagen médica. También se trabajará en la familiarización con algunos de los algoritmos más directamente relacionados con la segmentación de imagen, por su aplicabilidad a la detección de masas y microcalcificaciones en mamografía digital, que serán de vital importancia en la metodología diseñada. Para ello se emplearán distintas fuentes bibliográficas de referencia. Para finalizar, con este Proyecto se quieren señalar las múltiples aplicaciones que tienen los algoritmos de Aprendizaje Profundo en medicina, y resaltar como su uso ayudará a los médicos a tomar mejores decisiones, así como a mejorar los resultados médicos tanto en términos de tiempo como de eficacia

Face Centered Image Analysis Using Saliency and Deep Learning Based Techniques

Image analysis starts with the purpose of configuring vision machines that can perceive like human to intelligently infer general principles and sense the surrounding situations from imagery. This dissertation studies the face centered image analysis as the core problem in high level computer vision research and addresses the problem by tackling three challenging subjects: Are there anything interesting in the image? If there is, what is/are that/they? If there is a person presenting, who is he/she? What kind of expression he/she is performing? Can we know his/her age? Answering these problems results in the saliency-based object detection, deep learning structured objects categorization and recognition, human facial landmark detection and multitask biometrics. To implement object detection, a three-level saliency detection based on the self-similarity technique (SMAP) is firstly proposed in the work. The first level of SMAP accommodates statistical methods to generate proto-background patches, followed by the second level that implements local contrast computation based on image self-similarity characteristics. At last, the spatial color distribution constraint is considered to realize the saliency detection. The outcome of the algorithm is a full resolution image with highlighted saliency objects and well-defined edges. In object recognition, the Adaptive Deconvolution Network (ADN) is implemented to categorize the objects extracted from saliency detection. To improve the system performance, L1/2 norm regularized ADN has been proposed and tested in different applications. The results demonstrate the efficiency and significance of the new structure. To fully understand the facial biometrics related activity contained in the image, the low rank matrix decomposition is introduced to help locate the landmark points on the face images. The natural extension of this work is beneficial in human facial expression recognition and facial feature parsing research. To facilitate the understanding of the detected facial image, the automatic facial image analysis becomes essential. We present a novel deeply learnt tree-structured face representation to uniformly model the human face with different semantic meanings. We show that the proposed feature yields unified representation in multi-task facial biometrics and the multi-task learning framework is applicable to many other computer vision tasks

Інтелектуальна система розпізнавання образів на основі згорткових нейронних мереж

Магістерська дисертація на здобуття ступеня «магістр» за освітньо-науковою програмою підготовки «Інтегровані інформаційні системи» на тему «Інтелектуальна система розпізнавання образів на основі згорткових нейронних мереж». Дисертація містить 102 сторінки, 54 рисунки, 3 додатки, 26 джерел. Актуальність. Підвищення точності розпізнавання графічних образів комп’ютером є актуальною темою для побудови сучасних інформаційних систем. Метою магістерської дисертації є підвищення ефективності систем розпізнавання графічних образів, вдосконалення технології комп’ютерного зору. Об`єкт дослідження: графічний образ. Предмет дослідження: інтелектуальна система розпізнавання графічних образів на основі згорткових нейронних мереж. Наукова новизна полягає у підвищенні ефективності розпізнавання графічних образів інтелектуальними системами, а саме – у поєднанні методів попередньої обробки зображення та мінімізації помилки системи. Публікація результатів дисертації. За результатами роботи було опубліковано наукові статті: Ткаченко М. С., Сокульський О.Є. Застосування R-CNN при автоматичному позиціонуванні об’єктів через нейромережевий аналіз графічних даних. Ткаченко М. С., Сокульський О.Є. Принципи організації процедури машинного аналізу на основі згорткової нейромережевої архітектури.Master's dissertation for the degree of "master" in the educational program "Integrated Information Systems" on the topic "Intelligent image recognition system based on convolutional neural networks." The dissertation contains 102 pages, 54 figures, 3 appendices, 26 sources. Topicality. Improving the accuracy of computer image recognition is an important topic for building modern information systems. The aim is to improve the efficiency of graphic recognition systems, and enhance computer vision technology. The object of study - graphic image. Purpose of the study - intelligent graphic image recognition system based on convolutional neural networks. Scientific novelty is to increase the efficiency of graphic image recognition by intelligent systems, namely - in a combination of image pre-processing methods and minimize system error Publication of dissertation results. Based on the results of the work, an articles were published: Tkachenko M. Sokylskyi O. Usage of R-CNN in automatic positioning of objects through neural network analysis of graphic data. Tkachenko M. Sokylskyi O. Principles of organization of machine analysis procedure based on convolutional neural network architecture

乳房超音波検査支援のための画像認識技術に基づく病変自動検出に関する研究

筑波大学 (University of Tsukuba)201