Djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) utgör ryggraden i många toppmoderna datorseendesystem för klassificering och segmentering av 2D-bilder. Samma principer och arkitekturer kan utvidgas till tre dimensioner för att erhålla 3D CNN som är lämpliga för volymetriska data såsom CT-scanningar. I detta arbete utbildar vi en 3D CNN för automatisk upptäckt av pulmonella knutor i bröst CT bilder med hjälp av volymer av intresse som extraheras från LIDC dataset. Vi konverterar sedan 3D CNN som har ett fast synfält till en 3D helt convolutional network (FCN) som kan generera poängkartan för hela volymen effektivt i ett enda pass. Jämfört med skjutbara fönster för att tillämpa en CNN över hela ingångsvolymen, FCN leder till en nästan 800-faldig upphastighet, och därmed snabb generering av utdata poäng för ett enda fall. Denna screening FCN används för att generera svåra negativa exempel som används för att träna en ny diskriminerande CNN. Det övergripande systemet består av en granskning av FCN för snabb generering av kandidatregioner av intresse, följt av diskrimineringen CNN.
Ett tredimensionellt fullständigt konvolutionsnätverk (FCN) baserat på intressevolymer (VOI) användes för klassificering REF.
3D convolutional neural network for automatic detection of lung nodules in chest CT
{'venue': 'Medical Imaging', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Medicine']}