I detta dokument föreslår vi en ny metod baserad på neurala konvolutionsnät (CNN) för klassificering av noduler. Jämfört med klassiska metoder som hanterar fyra fasta noduletyper, d.v.s. välomskurna, kärliserade, juxtapleurala och pleurala-tail, kan vår metod också uppnå konkurrenskraftiga klassificeringsgrader på markglas optiska (GGO) knölar och non-nodules i datortomografi (CT) skanningar. Den föreslagna metoden bygger på multi-view flerskaliga CNN och består av fyra huvudsteg. För det första, vi ungefär den sfäriska ytan centrerade vid noduler med hjälp av icosahedra och fånga normaliserad provtagning för CT-värden på varje cirkulär plan vid en given maximal radie. För det andra tillämpas intensitetsanalys baserad på de provade värdena för att uppnå uppskattad radie för varje nodule. För det tredje genomförs omprovtagningen (vilket är samma som det första steget men med uppskattad radie), följt av en analys av högfrekvensinnehåll för att bestämma vilka plan (vyer) som är mer omfattande i information. Slutligen, med ungefärlig radie och sorterade cirkulära plan, bygger vi nodule fångar på sorterade skalor och vyer för att först pre-traine en vy oberoende CNNs modell och sedan träna en multi-view CNNs modell med maximal poolning. Program(ELCAP) [2] har visat lovande klassificeringsprestanda även med komplexa GGO- och non-nodule-typer.
REF, Liu et al. föreslog en multi-view CNN tillämpas på en lungknuta detektion problem.
Multi-view Multi-scale CNNs for Lung Nodule Type Classification from CT Images
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}