I denna studie undersökte vi en mönster-erkännande teknik baserad på ett artificiellt neuralt nätverk, som kallas en massiv utbildning artificiella neurala nätverk, MTANN på grund av minskning av falska positiva i datoriserad detektion av lungknutor i lågdos beräknande tomografi, bilder. MTANN består av ett modifierat flerskikt ANN, som kan arbeta på bilddata direkt. MTANN utbildas genom användning av ett stort antal delregioner som extraheras från indatabilder tillsammans med de lärarbilder som innehåller distributionen för ""likheten av att vara en knuta". Utgångsbilden erhålls genom att skanna en ingångsbild med MTANN. Skillnaden mellan en nodule och en icke-nodule görs med hjälp av en poäng som definieras från utdatabilden av den utbildade MTANN. För att eliminera olika typer av icke-nodule, utökade vi kapaciteten hos en enda MTANN, och utvecklade en multipel MTANN  på flera MTANN. Multi-MTANN består av plural MTANNs som arrangeras parallellt. Varje MTANN tränas med hjälp av samma knutor, men med en annan typ av non-nodule. Varje MTANN fungerar som expert för en viss typ av icke-nodule, t.ex., fem olika MTANNs utbildades för att skilja knutor från olika stora fartyg; fyra andra MTANNs tillämpades för att eliminera vissa andra opaciteter. Utgångarna av MTANNs kombinerades genom att använda den logiska och operation sådan att var och en av de utbildade MTANNs eliminerade ingen av knölarna, men tog bort den specifika typ av icke-nodule med vilken MTANN utbildades, och därmed avlägsnade olika typer av icke-nodules. Multi-MTANN bestående av nio MTANNs tränades med 10 typiska knutor och 10 non-nodules som representerar var och en av nio olika icke-nodule typer  och 90 träning non-nodules övergripande i ett träningsset. Den utbildade Multi-MTANN applicerades på minskning av falska positiva som rapporterats av vår nuvarande datoriserade schema för lungknutan detektion baserat på en databas med 63 lågdos CT-scanning  på 1765 sektioner, som innehöll 71 bekräftade knölar inklusive 66 biopsi-bekräftade primära cancer, från en lungcancer screening program. Multi-MTANN applicerades på 58 riktiga positiva  pålägg från 54 patienter och 1726 falska positiva påträffade icke-nodules som rapporterats av vårt nuvarande schema i ett valideringstest; dessa var annorlunda från träningssetet. Resultaten tydde på att 83 % av de icke-noduler som inte ingick i gruppen var borttagna med en reduktion av en sann positiv, dvs. en klassificeringskänslighet på 98,3 % (57) av 58 knutor. Genom att använda Multi-MTANN förbättrades den falskt positiva frekvensen av vårt nuvarande system från 0,98 till 0,18 falska positiva värden per sektion från 27,4 till 4,8 per patient med en total känslighet på 80,3 %.
Suzuki m.fl. REF introducerar flera massiva utbildning artificiella neurala nätverk (Multi-MTANN).
Massive training artificial neural network (MTANN) for reduction of false positives in computerized detection of lung nodules in low-dose computed tomography
{'venue': 'Medical physics', 'journal': 'Medical physics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Mathematics']}