Título:
|
Assessing knee OA severity with CNN attention-based end-to-end architectures
|
Autor/a:
|
Górriz, Marc; Antony, Joseph; McGuinness, Kevin; Giró Nieto, Xavier; O'Connor, Noel
|
Otros autores:
|
Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Teoria del Senyal i Comunicacions; Universitat Politècnica de Catalunya. GPI - Grup de Processament d'Imatge i Vídeo |
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). |
Materia(s):
|
-Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació::Processament del senyal::Processament de la imatge i del senyal vídeo -Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Arquitectura de computadors -Àrees temàtiques de la UPC::Ciències de la salut::Medicina::Diagnòstic per la imatge -Neural networks (Computer science) -End-to-end delay (Computer networks) -Computer algorithms -Medical imaging -Knee osteoarthritis -Conbolutional neural networks -Deep learning -Computer vision -Xarxes neuronals (Informàtica) -Algorismes computacionals -Aprenentatge automàtic |
Derechos:
|
|
Tipo de documento:
|
Artículo - Versión publicada Objeto de conferencia |
Compartir:
|
|