Assessing knee OA severity with CNN attention-based end-to-end architectures
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/166395
Tipus de documentComunicació de congrés
Data publicació2019
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Projecte
Abstract
This work proposes a novel end-to-end convolutional neural network (CNN) architecture to automatically quantify the severity of knee osteoarthritis (OA) using X-Ray images, which incorporates trainable attention modules acting as unsupervised fine-grained detectors of the region of interest (ROI). The proposed attention modules can be applied at different levels and scales across any CNN pipeline helping the network to learn relevant attention patterns over the most informative parts of the image at different resolutions. We test the proposed attention mechanism on existing state-of-the-art CNN architectures as our base models, achieving promising results on the benchmark knee OA datasets from the osteoarthritis initiative (OAI) and multicenter osteoarthritis study (MOST).
CitacióGórriz, M. [et al.]. Assessing knee OA severity with CNN attention-based end-to-end architectures. A: International conference on Medical Imaging with Deep Learning. "International Conference on Medical Imaging with Deep Learning: 8-10 July 2019, London, United Kingdom: proceedings of Machine Learning Research". 2019, p. 197-214.
ISBN2640-3498
Versió de l'editorhttp://proceedings.mlr.press/v102/gorriz19a.html
Altres identificadorshttps://openreview.net/forum?id=B1epyN8rlV
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
gorriz19a.pdf | 3,100Mb | Visualitza/Obre |