I detta arbete presenterar vi en helautomatisk lung datortomografi (CT) cancer diagnossystem, DeepLung. DeepLung består av två komponenter, noduledetektion (identifiera platser för kandidatnoder) och klassificering (klassificera kandidatnoder till benigna eller maligna). Med tanke på 3D-typ av lung CT-data och kompaktiteten hos dual road nätverk (DPN), två djupa 3D DPN är utformade för nodule detektion respektive klassificering. Specifikt, en 3D snabbare regioner med Convolutional Neural Net (R-CNN) är utformad för nodule detektering med 3D dubbla väg block och en U-net-liknande kodare-dekoder struktur för att effektivt lära nodule funktioner. För nodule klassificering, lutning öka maskinen (GBM) med 3D dubbla sökvägar nätverksfunktioner föreslås. Undernätverket för noduleklassificering validerades på en offentlig datauppsättning från LIDC-IDRI, där det uppnådde bättre prestanda än den senaste tekniken och överträffade erfarna läkares prestanda baserat på bildmodalitet. Inom DeepLung-systemet detekteras kandidatnoduler först av undernätverket för noduledetektering, och nodulediagnosen utförs av undernätverket för klassificering. Omfattande experimentella resultat visar att DeepLung har prestanda jämförbar med erfarna läkare både för diagnosen nodule-nivå och patientnivå på LIDC-IDRI-datauppsättningen. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Zhu Wentao m.fl. föreslagna automatiserad lungknuta detektion och klassificering modeller med 3D DPN med 3D snabbare R-CNN och lutning öka maskin (GBM) genom att lära rumsliga funktioner i lungknutor REF.
DeepLung: Deep 3D Dual Path Nets for Automated Pulmonary Nodule Detection and Classification
{'venue': '2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}