EfficientNet for Brain-Lesion classification

要約

技術の発展に伴い、脳疾患の症例は増加し、より多くの治療法が提案され、良好な結果が得られています。しかし、脳出血の場合、早期に診断することで治療が成功する可能性が高まり、患者の回復を助けることができます。そのため、脳出血は医用画像解析の分野では、現在、論争の的となっているテーマの一つです。しかし，脳出血の診断には，様々な手法が提案されており，その手法も多様化している．本論文では、3次元画像にEfficient-netを用いた手法を提案し、特にEfficient-net B0を用いた脳出血の分類タスクの解を提案し、競争力のあるスコアを達成しました。また，MRIデータのスライスを分類するためにMultiscale-EfficientNetを用いる手法も提案した．

要約(オリジナル)

In the development of technology, there are increasing cases of brain disease, there are more treatments proposed and achieved a positive result. However, with Brain-Lesion, the early diagnoses can improve the possibility for successful treatment and can help patients recuperate better. From this reason, Brain-Lesion is one of the controversial topics in medical images analysis nowadays. With the improvement of the architecture, there is a variety of methods that are proposed and achieve competitive scores. In this paper, we proposed a technique that uses efficient-net for 3D images, especially the Efficient-net B0 for Brain-Lesion classification task solution, and achieve the competitive score. Moreover, we also proposed the method to use Multiscale-EfficientNet to classify the slices of the MRI data

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