Recognition of Cardiac MRI Orientation via Deep Neural Networks and a Method to Improve Prediction Accuracy

要約

ほとんどの医用画像処理タスクでは、画像の向きが計算結果に影響します。
ただし、画像の向きを手動で変更すると、時間と労力が無駄になります。
この論文では、心臓MRIにおける方向認識の問題を研究し、ディープニューラルネットワークを使用してこの問題を解決します。
MRI の複数のシーケンスとモダリティに対して、提案されたモデルを単一のモダリティから複数のモダリティに適応させる転移学習戦略を提案します。
また、投票による予測方法も提案します。
結果は、深層ニューラル ネットワークが心臓 MRI 方向の認識に効果的な方法であり、投票予測方法が精度を向上させる可能性があることを示しています。

要約(オリジナル)

In most medical image processing tasks, the orientation of an image would affect computing result. However, manually reorienting images wastes time and effort. In this paper, we study the problem of recognizing orientation in cardiac MRI and using deep neural network to solve this problem. For multiple sequences and modalities of MRI, we propose a transfer learning strategy, which adapts our proposed model from a single modality to multiple modalities. We also propose a prediction method that uses voting. The results shows that deep neural network is an effective way in recognition of cardiac MRI orientation and the voting prediction method could improve accuracy.

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