Abstrakt. Den toppmoderna lungknutan detektionsstudier förlitar sig på beräknings dyrt flerstegsramverk för att upptäcka knutor från datortomografi. För att ta itu med denna beräkningsutmaning och ge bättre prestanda föreslår vi i detta dokument S4ND en ny metod baserad på djupinlärning för detektering av lungknutor. Vår strategi använder en enda feed forward pass av ett enda nätverk för detektion och ger bättre prestanda jämfört med den nuvarande litteraturen. Hela detektionsledningen är konstruerad som ett enda 3D Convolutional Neural Network (CNN) med täta anslutningar, tränade på ett end-to-end sätt. S4ND kräver ingen ytterligare efterbehandling eller användarvägledning för att förfina detektionsresultaten. Experimentellt jämförde vi vårt nätverk med det nuvarande toppmoderna nätverket för upptäckt av objekt (SSD) i datorseende samt den toppmoderna publicerade metoden för detektering av lungknutor (3D DCNN). Vi använde offentligt tillgängliga 888 CT-skanningar från LUNA utmaning dataset och visade att den föreslagna metoden överträffar den nuvarande litteraturen både vad gäller effektivitet och noggrannhet genom att uppnå en genomsnittlig FROC-poäng på 0,897. Vi tillhandahåller också en ingående analys av vårt föreslagna nätverk för att belysa de oklara paradigmerna för upptäckt av små föremål.
kräver ingen efterbehandling eller användarvägledning för att förbättra detektionsresultaten REF.
S4ND: Single-Shot Single-Scale Lung Nodule Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}