Abstract-Efficiency av vissa dimensionalitetsreduktion tekniker, som lung segmentering, benskugga uteslutning, och tdistributed stochastic granne inbäddning (t-SNE) för uteslutning av utliers, uppskattas för analys av bröströntgen (CXR) 2D bilder genom djupt lärande metod för att hjälpa radiologer identifiera tecken på lungcancer i CXR. Utbildning och validering av det enkla konvolutionella neurala nätverket (CNN) utfördes på det öppna JSRT-datasetet (dataset #01), JSRT efter benskuggsexkludering -BSE-JSRT (dataset #02), JSRT efter lungsegmentering (dataset #03), BSE-JSRT efter lungsegmentering (dataset #04) och segmenterad BSE-JSRT efter att ha uteslutits genom t-SNE-metoden (dataset #05). Resultaten visar att den förbehandlade datauppsättningen som erhålls efter lungsegmentering, uteslutning av benskuggor och filtrering av avvikelserna från t-SNE (dataset #05) visar den högsta träningshastigheten och bästa noggrannheten jämfört med de andra förbehandlade dataseten.
Gordinko m.fl. demonstrerad effektivitet av dimensionalitet minskning utförs genom lung segmentering, benskugga uteslutning, och t-distribuerad stokastisk granne inbäddning (t-SNE) tekniker för analys av 2D CXR av lungcancer patienter REF.
Dimensionality Reduction in Deep Learning for Chest X-Ray Analysis of Lung Cancer
{'venue': '2018 Tenth International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), Xiamen, 2018, pp. 878-883', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}