Cristin-resultat-ID: 1900583
Sist endret: 25. mars 2021, 10:55
NVI-rapporteringsår: 2020
Resultat
Vitenskapelig artikkel
2020

Toward real-time polyp detection using fully CNNs for 2D Gaussian shapes prediction

Bidragsytere:
  • Hemin Ali Qadir Qadir
  • Younghak Shin
  • Johannes Sølhusvik
  • Jacob Bergsland
  • Lars Aabakken og
  • Ilangko Balasingham

Tidsskrift

Medical Image Analysis
ISSN 1361-8415
e-ISSN 1361-8423
NVI-nivå 1

Om resultatet

Vitenskapelig artikkel
Publiseringsår: 2020
Publisert online: 2020
Trykket: 2021
Volum: 68
Open Access

Importkilder

Scopus-ID: 2-s2.0-85096893101

Klassifisering

Vitenskapsdisipliner

Medisinsk teknologi

Emneord

Kreft i tykktarm og endetarm

HRCS

  • Helsekategori: 2 - Kreft
    Aktivitet: 4.2 - Evaluering av markører og teknologier

Beskrivelse Beskrivelse

Tittel

Toward real-time polyp detection using fully CNNs for 2D Gaussian shapes prediction

Sammendrag

To decrease colon polyp miss-rate during colonoscopy, a real-time detection system with high accuracy is needed. Recently, there have been many efforts to develop models for real-time polyp detection, but work is still required to develop real-time detection algorithms with reliable results. We use single-shot feed-forward fully convolutional neural networks (F-CNN) to develop an accurate real-time polyp detection system. F-CNNs are usually trained on binary masks for object segmentation. We propose the use of 2D Gaussian masks instead of binary masks to enable these models to detect different types of polyps more effectively and efficiently and reduce the number of false positives. The experimental results showed that the proposed 2D Gaussian masks are efficient for detection of flat and small polyps with unclear boundaries between background and polyp parts. The masks make a better training effect to discriminate polyps from the polyp-like false positives. The proposed method achieved state-of-the-art results on two polyp datasets. On the ETIS-LARIB dataset we achieved 86.54% recall, 86.12% precision, and 86.33% F1-score, and on the CVC-ColonDB we achieved 91% recall, 88.35% precision, and F1-score 89.65%.

Bidragsytere

Hemin Ali Qadir

Bidragsyterens navn vises på dette resultatet som Hemin Ali Qadir Qadir
  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved OmniVision Technologies Norway AS
  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Intervensjonssenteret ved Oslo universitetssykehus HF
  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved ML Maskinlæring ved Universitetet i Oslo

Younghak Shin

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Mokpo National University

Johannes Sølhusvik

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Forskningsgruppen for nanoelektronikksystemer ved Universitetet i Oslo

Jacob Bergsland

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Intervensjonssenteret ved Oslo universitetssykehus HF
Aktiv cristin-person

Lars Aabakken

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Avdeling for transplantasjonsmedisin ved Universitetet i Oslo
1 - 5 av 6 | Neste | Siste »