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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한의용생체공학회 의공학회지 의공학회지 제41권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
48 - 54 (7page)

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In this paper, we deal with a liver fibrosis classification problem using ultrasound B-mode images. Commonly representative methods for classifying the stages of liver fibrosis include liver biopsy and diagnosis based on ultrasound images. The overall liver shape and the smoothness and roughness of speckle pattern represented in ultrasound images are used for determining the fibrosis stages. Although the ultrasound image based classification is used frequently as an alternative or complementary method of the invasive biopsy, it also has the limitations that liver fibrosis stage decision depends on the image quality and the doctor’s experience. With the rapid development of deep learning algorithms, several studies using deep learning methods have been carried out for automated liver fibrosis classification and showed superior performance of high accuracy. The performance of those deep learning methods depends closely on the amount of datasets. We propose an enhanced U-net architecture to maximize the classification accuracy with limited small amount of image datasets. U-net is well known as a neural network for fast and precise segmentation of medical images. We design it newly for the purpose of classifying liver fibrosis stages. In order to assess the performance of the proposed architecture, numerical experiments are conducted on a total of 118 ultrasound B-mode images acquired from 78 patients with liver fibrosis symptoms of F0~F4 stages. The experimental results support that the performance of the proposed architecture is much better compared to the transfer learning using the pre-trained model of VGGNet.

목차

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Kennedy P / 2018 / Quantitative Elastography Methods in Liver Disease: Current Evidence and Future Directions / Radiology 286(3):738~763 google schola Lee JE / 2017 / Non-invasive Assessment of Liver Fibrosis with ElastPQ : Comparison with Transient Elastography and Serologic Fibrosis Marker Tests, and Correlation with Liver Pathology Results / Ultrasound Med Biol 43(11):2515~2521 google schola Zhuang Y / 2017 / Twodimensional Shear-Wave Elastography Performance in the Noninvasive Evaluation of Liver Fibrosis in Patients with Chronic Hepatitis B : Comparison with Serum Fibrosis Indexes / Radiology 283(3):873~882 google schola Sandrin L / 2003 / Transient elastography : a new noninvasive method for assessment of hepatic fibrosis / Ultrasound Med Biol 29(12):1705~1713 google schola Castéra L / 2005 / Prospective comparison of transient elastography, Fibrotest, APRI and liver biopsy for the assessment of fibrosis in chronic hepatitis C / Gastroenterology 128(2):343~350 google schola

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