Comparing feature fusion strategies for Deep Learning-based kidney stone identification

Abstract

Cette contribution présente une méthode d'apprentissage profond pour l'extraction et la fusion d'informations d'images acquises sous différents points de vue dans le but de produire des caractéristiques plus discriminantes entre objets. Notre approche a été conc ¸ue pour mimer l'analyse morpho-constitutionnelle utilisée par les urologues pour classer visuellement des fragments de calculs rénaux à partir de leur surface et section. Des stratégies de fusion de caractéristiques profondes ont permis d'améliorer les performances des extracteurs (structures principales des réseaux) à vue unique de plus de 10 % en termes de précision de la classification des calculs rénaux.