Medical Image Classification With Convolutional Neural Network
2021
Mémoire de Master
Génie Eléctrique Et Eléctronique

Université Kasdi Merbah - Ouergla

N
Naimi, Mohamed Chouaib
N
Naimi, Mohamed Amine
B
Benatallah, Mohammed Tewfik

Résumé: La catégorisation des patchs d'images est un travail essentiel dans un large éventail d'applications d'imagerie médicale. Nous avons créé un réseau neuronal convolutif (CNN) personnalisé avec une couche de convolution peu profonde pour catégoriser les patchs d'image pulmonaire avec une maladie pulmonaire interstitielle dans cette étude (ILD). Malgré le fait que de nombreux descripteurs de caractéristiques ont été développés ces dernières années, ils peuvent être extrêmement complexes et spécifiques à un domaine. Notre cadre CNN personnalisé, d'autre part, peut apprendre les caractéristiques intrinsèques de l'image à partir des patchs d'image pulmonaire qui sont les plus appropriés pour une classification automatique et efficace. La même architecture peut être utilisée pour classer des images ou des textures médicales de diverses manières.

Mots-clès:

artificial neural network
convolutional neural network
image patch categorization
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