使用卷积长短期记忆从弱注释的卷式医学图像检测疾病

摘要

用于开发疾病检测模型的系统和方法。一种方法包括使用图像研究和从放射学报告挖掘的相关联的疾病标签来训练模型。图像研究包括三维图像卷的多个二维切片的序列，并且模型包括卷积神经网络层(104)和卷积长短期记忆层(108)。训练模型包括：使用卷积神经网络层(104)从多个二维切片中的每一个单独地提取一组特征；使用卷积长短期记忆层(108)顺序地处理由卷积神经网络层(104)针对多个二维切片中的每一个提取的特征；处理来自卷积长短期记忆层(108)的针对多个二维切片中顺序上最后的二维切片的输出以生成疾病的概率；以及基于概率与标签的比较来更新模型。