Medical Image Classification with Convolutional Neural Network

Abstract

Image patch categorization is a critical job in a wide range of medical imaging applications. We created a customized Convolutional Neural Network (CNN) with a shallow convolution layer to categorize lung image patches with interstitial lung disease in this study (ILD). Despite the fact that numerous feature descriptors have been developed in recent years, they can be extremely complex and domain-specific. Our customized CNN framework, on the other hand, can learn the intrinsic image characteristics from lung image patches that are most appropriate for classification automatically and effectively. The same architecture may be used to classify medical images or textures in various ways.

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.