Eye gazed regions prediction in lung radiography

Abstract

[ANGLÈS] This project is a first approach to an assisted diagnosis applied to chest x-ray images. Given a x-ray image, we pretend to develop an artificial observer that determines which areas of the image are relevant for a doctor during the diagnosis. We are using a dataset with several examples of chest x-ray images and a list of pixels gazed by expert human observers, doctors. This data is obtained by eye tracking techniques applied while the doctors were asked to diagnose the images. This research has developed a complete statistical learning algorithm that uses the given dataset and uses it for predicting regions of interest in the image.

[CASTELLÀ] Este proyecto es una primera aproximación a la diagnosis asistida de radiografías de pecho. Dada una radiografía, se pretende desarrollar un observador artificial que determine en que zonas de la imagen se fija un médico al diagnosticarlas. Para ello se dispone de una base de datos con diversos ejemplos de radiografías y una lista de píxeles que han sido observados por observadores humanos expertos, médicos. Estos datos han sido captados mediante técnicas de trazado de mirada cuando a los médicos se les pedía que diagnosticasen las imágenes. Este trabajo de investigación pretende desarrollar un completo algoritmo de aprendizaje estadístico que utilice estos datos y los procese para poder predecir zonas de interés en radiografías de pecho.

[CATALÀ] Aquest projecte és una primera aproximació a la diagnosi assistida de radiografies de pit. Donada una radiografia, es pretén desenvolupar un observador artificial que determini a quines zones de la imatge es fixa un metge al diagnosticar-les. Per a fer-ho, es disposa de una base de dades amb diversos exemples de radiografies i una llista dels píxels que han estat observats pels observadors humans experts, metges. Aquestes dades han estat captades mitjançant tècniques de traçat de mirada quan als metges se’ls demanava que diagnostiquessin les imatges. Aquest treball d’investigació pretén desenvolupar un complet algoritme d’aprenentatge estadístic que utilitzi aquestes dades i les processi per a poder predir zones d’interès a les radiografies.