Tidig upptäckt av lungcancer är det mest lovande sättet att öka en patients chans att överleva. Exakt pulmonell noduledetektion i datortomografi (CT) bilder är ett viktigt steg för att diagnostisera pulmonell cancer. I detta dokument, inspirerat av den framgångsrika användningen av djupa konvolutionella neurala nätverk (DCNN) i naturlig bildigenkänning, föreslår vi en ny pulmonell nodule detektionsmetod baserad på DCNN. Vi introducerar först en dekonvolutionell struktur till Faster Region-baserade Convolutional Neural Network (Faster R-CNN) för kandidat detektion på axial skivor. Därefter presenteras en tredimensionell DCNN för den efterföljande felaktiga positiva minskningen. Experimentella resultat av LUng Nodule Analysis 2016 (LUNA16) Challenge visar den överlägsna detektionsprestandan hos den föreslagna metoden för noduledetektion (genomsnittlig FROC-poäng på 0,891, rangordna den 1:a platsen över alla inlämnade resultat).
Ding m.fl. REF föreslår att man använder 2D Snabbare R-CNN och 3D CNN för mer exakt noduledetektering.
Accurate Pulmonary Nodule Detection in Computed Tomography Images Using Deep Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}