Abstrakt. Lungcancer är den främsta orsaken till cancerrelaterade dödsfall under de senaste åren. En stor utmaning vid lungcancerscreening är upptäckt av lungknutor från datortomografi (CT) skanningar. Toppmoderna metoder i automatiserad lungknuta klassificering använder djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN). Dessa nätverk kräver dock ett stort antal utbildningsprover för att generalisera väl. Detta papper undersöker användningen av kapselnätverk (CapsNets) som ett alternativ till CNNs. Vi visar att CapsNets avsevärt överträffar CNN när antalet träningsprover är litet. För att öka beräkningseffektiviteten, vårt papper föreslår en konsekvent dynamisk routing mekanism som resulterar i 3× speedup av CapsNet. Slutligen visar vi att den ursprungliga bild rekonstruktion metod CapNets utför dåligt på lungknutor data. Vi föreslår ett effektivt alternativ, kallat konvolutionsdekoder, som ger lägre återuppbyggnadsfel och högre klassificeringsnoggrannhet.
Mobiny och Nguyen REF testade prestandan hos CapsNet för lungcancerscreening och visade att det kunde överträffa CNNs främst när träningen var liten.
Fast CapsNet for Lung Cancer Screening
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}