MidNet Convolutional Network

Arquitetura da Rede

A rede foi desenvolvida para detecção de anormalidades na mama, ou seja, massas benignas e malignas, após a detecção de nódulos mamários foi aplicada a classificação de imagens em benigna ou maligna.

Foram utilizadas operações convolutivas com kernel 3x3, como resultado da convolução, a imagem foi filtrada para características específicas. Após cada camada convolutiva foi aplicado o batchnormalization para padronização de variáveis de entradas brutas, sendo aplicada antes de cada função de ativação ReLU. O foco da rede é utilizar ao máximo os recursos de regularização tendo em vista, reduzir o overfitting. Dentre as técnicas de regularização utilizadas estão:

• Regularização L2
• Dropout
• Batchnormalization

Link Abaixo

midnet-cnn-ddsm/MidNet_3_0_demo.ipynb at master · aryamtos/midnet-cnn-ddsm

Image Processing

CBIS DDSM

This CBIS-DDSM (Curated Breast Imaging Subset of DDSM) is an updated and standardized version of the Digital Database for Screening Mammography (DDSM) .The DDSM is a database of 2,620 scanned film mammography studies. It contains normal, benign, and malignant cases with verified pathology information.

CBIS-DDSM

Tasks include displays, basic manipulations like cropping, flipping, rotating, segmentation etc.

https://github.com/aryamtos/midnet-cnn-ddsm/tree/master/src/processing_augmentation_demo

1. Convert DICOM to PNG (DICOM is the standard for the communication of medical imaging information)
2. Extract image from directory
3. Segmentation and supress artifacts
4. Extraction pectoral Muscle
5. Extraction ROI

Python Image Manipulation Tools

• Numpy
• PIL
• OpenCV

Extraction Pectoral Muscle

midnet-cnn-ddsm/pectoral_extraction_demo.ipynb at master · aryamtos/midnet-cnn-ddsm

1. Limiar Threshold
2. Watershed Segmentation

Data Augmentation

midnet-cnn-ddsm/data_augmentation_cbisddsm.ipynb at master · aryamtos/midnet-cnn-ddsm

Technique used to expand or enlarge your dataset by using the existing data of the dataset.

1. Rotation
2. Width Shifting
3. Height Shifting
4. Brightness
5. Shear Intensity
6. Rotation
7. Zoom
8. Channel Shift
9. Horizontal Flip
10. Vertical Flip

Link : https://www.tensorflow.org/tutorials/images/data_augmentation?hl=en

To do: