Lungcancer har den högsta dödligheten av alla cancerformer hos både män och kvinnor. Den algoritmiska detektion, karakterisering, och diagnos av avvikelser som finns i bröst datortomografi bilder kan potentiellt hjälpa radiologer genom att ge ytterligare medicinsk information att överväga i sin bedömning. Lungknutan segmentering, dvs. den algoritmiska avgränsningen av lungknutan yta, är en grundläggande komponent i en automatiserad nodule analys rörledning. Vi introducerar en förlängning av vaniljnivåuppsättningen bildsegmenteringsmetod där hastighetsfunktionen lärs från data via maskininlärning regressionsmetoder, snarare än manuellt utformade. Detta minskar den tråkiga konstruktionsprocessen för hastighetstermen från standardmetoden. Vi tillämpar metoden för bildvolymer av lungknutor från datortomografi i det allmänt tillgängliga LIDC-datasetet, vilket ger en genomsnittlig skärningspunkt över facket på 0,7185 (±0,1114).
I REF via maskininlärning regressionsmetoder, snarare än manuellt utformade.
Lung nodule segmentation via level set machine learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}