Lungabnormiteter är mycket riskfyllda förhållanden hos människor. Den tidiga diagnosen av lungabnormiteter är avgörande för att minska risken genom att möjliggöra snabb och effektiv behandling. Detta forskningsarbete syftar till att föreslå ett Deep-Learning (DL) ramverk för att undersöka lungpneumoni och cancer. Detta arbete föreslår två olika DL praxis för att utvärdera det övervägda problemet: (i) Den ursprungliga DL-metoden, som heter en modifierad AlexNet (MAN), genomförs för att klassificera bröst X-Ray bilder i normal och lunginflammation klass. I MAN implementeras klassificeringen med hjälp av Support Vector Machine (SVM), och dess prestanda jämförs mot Softmax. Dessutom är dess prestanda validerad med andra förtränade DL-tekniker, såsom AlexNet, VGG16, VGG19 och ResNet50. ii) I det andra DL-arbetet genomförs en fusion av handgjorda och inlärda funktioner i MAN för att förbättra klassificeringsnoggrannheten under bedömningen av lungcancer. Detta arbete använder seriell fusion och Principal Component Analysis (PCA) baserade funktioner val för att förbättra funktionen vektor. Prestandan hos denna DL-struktur testas med hjälp av CT-bilderna av LIDC-IDRI och överlägsen klassificeringsnoggrannhet på >97,27% uppnås. 2019 Elsevier Ltd. Alla rättigheter förbehålles.
Bandery m.fl. REF har föreslagit en ram för fördjupat lärande för undersökning av lunginflammation och cancer.
Deep-learning framework to detect lung abnormality - A study with chest X-Ray and lung CT scan images
{'venue': 'Pattern Recognit. Lett.', 'journal': 'Pattern Recognit. Lett.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}