Stroke Lesion Detection Using Convolutional Neural Networks

Autor(es)

Pereira, Danillo Roberto ; Reboucas Filho, Pedro P. ; de Rosa, Gustavo Henrique ; Papa, Joao Paulo ; de Albuquerque, Victor Hugo C. ; IEEE

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: 2018 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS (IJCNN); v. N/A, p. 6-pg., 2018-01-01.

Resumo

Stroke is an injury that affects the brain tissue, mainly caused by changes in the blood supply to a particular region of the brain. As consequence, some specific functions related to that affected region can be reduced, decreasing the quality of life of the patient. In this work, we deal with the problem of stroke detection in Computed Tomography (CT) images using Convolutional Neural Networks (CNN) optimized by Particle Swarm Optimization (PSO). We considered two different kinds of strokes, ischemic and hemorrhagic, as well as making available a public dataset to foster the research related to stroke detection in the human brain. The dataset comprises three different types of images for each case, i.e., the original CT image, one with the segmented cranium and an additional one with the radiological density's map. The results evidenced that CNN's are suitable to deal with stroke detection, obtaining promising results. (AU)

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• Processo FAPESP: 14/12236-1 - AnImaLS: Anotação de Imagem em Larga Escala: o que máquinas e especialistas podem aprender interagindo?
• Beneficiário: Alexandre Xavier Falcão
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Processo FAPESP: 15/25739-4 - Estudo de Semântica em Modelos de Aprendizado em Profundidade
• Beneficiário: Gustavo Henrique de Rosa
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Processo FAPESP: 16/21243-7 - Aprendendo Parâmetros de Remoção em Redes Neurais por Convolução
• Beneficiário: Gustavo Henrique de Rosa
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado