A Survey on Deep Learning in Medical Image Analysis

Deep learning algorithms, in particular convolutional networks, have rapidly become a methodology of choice for analyzing medical images. This paper reviews the major deep learning concepts pertinent to medical image analysis and summarizes over 300 contributions to the field, most of which appeared in the last year. We survey the use of deep learning for image classification, object detection, segmentation, registration, and other tasks and provide concise overviews of studies per application area. Open challenges and directions for future research are discussed.Comment: Revised survey includes expanded discussion section and reworked introductory section on common deep architectures. Added missed papers from before Feb 1st 201

A Deep Hierarchical Architeture for learning with few data

Orientador: Esther Luna ColombiniDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: O aprendizado de conceitos nos permite construir sistemas capazes de classificar objetos, eventos ou ideias baseado no fato de que cada um possui um conjunto de características relevantes que os diferencia e que destaca suas similaridades. Atualmente existem diversas técnicas aplicadas ao aprendizado de conceitos. Contudo, em sua maioria, elas dependem de uma quantidade muito grande de dados para se obter um bom resultado, o que nem sempre é possível. Além disso, em geral, o conjunto de conceitos a ser aprendido precisa ser conhecido a priori, ou seja, precisa estar rotulado. Neste contexto, a principal vantagem das técnicas não-supervisionadas é permitir a extração de informações relevantes dos objetos e seu agrupamento para uso posterior sem conhecimento a priori. Neste trabalho propomos uma arquitetura não-supervisionada que utiliza uma Máquina de Boltzmann Profunda (DBM) e um Processo Dirichlet Hierarquico (HDP) para aprender a separar classes de objetos e observar o compartilhamento de caracterísiticas entre as mesmas. Para avaliar a possibilidade de aprender com poucos dados sobre a arquitetura proposta, utilizamos técnicas de aumento de dados e saliência associadas à rede profunda. Resultados experimentais realizados com imagens mostram que a acurácia do sistema com o protocolo proposto pode ser equivalente ou até superior aquela obtida por um sistema com quatro vezes a quantidade de exemplos apresentados em fase de treinamentoAbstract: Concept learning allows us to build systems that can classify objects, events, or ideas based on the fact that each has a set of relevant characteristics that differentiate them and highlight their similarities. There are currently several techniques applied to concept learning. However, for the most part, they rely on too much data for a good result, which is not always possible. Besides, in general, the set of concepts to be learned needs to be known a priori, ie, it must be labeled. In this context, the main advantage of unsupervised techniques is that it allows the extraction of relevant information from objects and their grouping for later use without prior knowledge. In this work, we propose an unsupervised architecture that uses a Deep Boltzmann Machine (DBM) and a Hierarchical Dirichlet Process (HDP) to learn how to separate object classes and observe how they share features. To evaluate the possibility of learning with few data on the proposed architecture, we used data augmentation and salience techniques. Experimental results with images show that the accuracy of the system with the proposed protocol can be equivalent to or even higher than that obtained by a system with four times the amount of examples presented in the training phaseMestradoCiência da ComputaçãoMestra em Ciência da Computação134576/2017-9CNP