Automatic classification of carotid ultrasound images based on convolutional neural network
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasound imaging has become a routine means of diagnosing atherosclerosis. The classification of carotid ultrasound images and detection for the plaques automatically are critical for the diagnosis of atherosclerosis, which has important clinical significance for further analysis of plaque vulnerability and risk assessment of cardiovascular and cerebrovascular events. At present, manual measurement is used for the classification, which has obvious disadvantages such as inaccurate measurement and operator variability. In this paper, we proposed an automatic classification method based on convolutional neural network (CNN) for the carotid ultrasound images from different research institutions and ultrasound machines. 820 and 830 carotid ultrasound images from Zhongnan Hospital of Wuhan University and Robarts Research Institute of Canada were used for the classification of normal, thickened vessel wall and plaque images. To solve the problem of uneven image quality and size, we used six different image normalization schemes. Furthermore, we designed five CNNs with slightly different structures and compared them with texture-based features classifications. The CNN results showed significant superiority in classification performance with total accuracy of 90.30% and recall rate of 89.70%, indicating the automatic classification of carotid ultrasound images based on CNN is potentially useful for clinical application in the diagnosis of carotid atherosclerosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».