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Traitement du Signal

0765-0019
Signal, Image, Parole
 

 ARTICLE VOL 35/2 - 2018  - pp.169-182  - doi:10.3166/ts.35.169-182
TITRE
L'apprentissage profond basé sur une architecture de réseau de neurones classique pour la classification d'images médicales

TITLE
Deep learning based conventional neural network architecture for medical image classification

RÉSUMÉ

L’adoption d’une taxonomie automatique des images médianes à l’aide des méthodes habituelles d’apprentissage automatique et d’exploration de données dépend principalement de l’option de caractéristiques descriptives significatives obtenues à partir des images médicales. La réorganisation de ces skins nécessite en outre une connaissance approfondie du domaine spécifique, et non un processus direct. Dans cet article, nous allons proposer un CNN’s basée sur l’apprentissage profond appelée architecture profonde de CNN qui est une architecture générique. Elle accepte les entrées en tant que données d'images médicales et produit la classe ou le type de décès. Et nous avons comparé les modèles classiques comme SVM et ELM.



ABSTRACT

The enactment of automatic medial image taxonomy using customary methods of machine learning and data mining mostly depend upon option of significant descriptive characteristics obtained from the medical images. Reorganization of those skins obliges domain-specific skillful awareness moreover not a forthright process. Here in this paper we are going to propose a deep learning based cnn’s named as deep cnn architecture. Which is a generic architecture and it accepts input as medical image data and produces the class or type of the decease. And we made comparison with the classical models like svm and elm.



AUTEUR(S)
Ramesh NEELAPU, Golagani LAVANYA DEVI, Kurapati SRINIVASA RAO

MOTS-CLÉS
apprentissage profond, réseaux de neurones, classification des images médicales, traitement, CNN, SVM.

KEYWORDS
deep learning, neural networks, medical image classification, processing, CNN, SVM.

LANGUE DE L'ARTICLE
Anglais

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