3D virtual colonoscopy for polyps detection by supervised artificial neural networks

  • Authors:

  • Vitoantonio Bevilacqua;Domenico De Fano;Silvia Giannini;Giuseppe Mastronardi;Valerio Paradiso;Marcello Pennini;Michele Piccinni;Giuseppe Angelelli;Marco Moschetta

  • Affiliations:

  • Dipartimento di Elettrotecnica ed Elettronica, Politecnico di Bari, Bari, Italy;Dipartimento di Elettrotecnica ed Elettronica, Politecnico di Bari, Bari, Italy;Dipartimento di Elettrotecnica ed Elettronica, Politecnico di Bari, Bari, Italy;Dipartimento di Elettrotecnica ed Elettronica, Politecnico di Bari, Bari, Italy;Dipartimento di Elettrotecnica ed Elettronica, Politecnico di Bari, Bari, Italy;Dipartimento di Elettrotecnica ed Elettronica, Politecnico di Bari, Bari, Italy;Dipartimento di Elettrotecnica ed Elettronica, Politecnico di Bari, Bari, Italy;Dipartimento di Medicina Interna e Medicina Pubblica (Di.M.I.M.P.), Sezione di Diagnostica per Immagini, Università degli Studi di Bari, Bari, Italy;Dipartimento di Medicina Interna e Medicina Pubblica (Di.M.I.M.P.), Sezione di Diagnostica per Immagini, Università degli Studi di Bari, Bari, Italy

  • Venue:
  • ICIC'11 Proceedings of the 7th international conference on Intelligent Computing: bio-inspired computing and applications
  • Year:
  • 2011

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Abstract

The occurrence of false-positives (FPs) is still an important concern and source of unreliability in computer-aided diagnosis systems developed for 3D virtual colonoscopy. This work presents three different supervised approaches, based on supervised artificial neural networks (ANNs) architectures tested on 16 rows helical multi-slice computer tomography. The performance of the best ANN architecture developed, by using the volumes belonging to only 4 of 7 available nodules diagnosed by expert radiologists as polyps and non-polyps were evaluated in terms of FPs and false-negatives. It revealed good performance in terms of generalization and FPs reduction, correctly detecting all 7 polyps.