Classification in Bone Scintigraphy Images Using Convolutional Neural Networks
Skelettskintigrafi är en bildgivande undersökning liknande röntgen, där cancer metastaser och andra benskador visar sig som hotspots. Att identifiera dessa hotspots är en svår uppgift även för erfarna läkare. I detta arbete används faltningsbaserade neuronnät till att träna datorer att hjälpa läkare identifiera hotspots.The main goal of this thesis is to design and implement a convolutional neural network (CNN) to classify whether hotspots in bone scintigraphy images represent cancer metastases, caused by prostate cancer, or some other physiological process. A side task was included, where another CNN was designed and trained to classify whether a bone scintigraphy image image is acquired from the front of the pa