Resumen

Cómo detectar automáticamente aneurismas intracraneales a partir de imágenes de Angiografía por Resonancia Magnética de Tiempo de Vuelo Tridimensional (3D TOF MRA) es un problema típico de clasificación de imágenes 3D. Actualmente, el método comúnmente utilizado es el basado en Proyección de Intensidad Máxima (MIP). Este método convierte la clasificación 3D en un caso 2D proyectando el parche 3D en planos 2D a lo largo de diferentes direcciones en función de la intensidad de los voxels. Luego, se establece una Red Neuronal Convolucional (CNN) 2D para realizar la clasificación. Se ha demostrado que el método basado en MIP puede reducir las demandas de muestras e incrementar la eficiencia computacional. Mientras tanto, la precisión es comparable a la de la clasificación de imágenes 3D. Inspirados por la estrategia de MIP, queremos reducir aún más las demandas de muestras y acelerar el entrenamiento transfiriendo la clasificación de imágenes

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Aneurismas intracraneales; Imágenes de MRA 3D TOF; Proyección de Intensidad Máxima; Red Neuronal Convolucional 2D; Región de Interés; CNN 1D
• Keywords:Intracranial aneurysms; 3D TOF MRA images; Maximum Intensity Projection; 2D Convolutional Neural Network; Region of Interests; 1D CNN