Lungcancer är den främsta orsaken till cancerrelaterad död över hela världen. Tidig diagnos av pulmonella knölar i Computed Tomography (CT) bröstscanning ger en möjlighet att utforma effektiv behandling och göra ekonomiska och vård planer. I detta dokument överväger vi problemet med diagnostisk klassificering mellan benigna och maligna lungknutor i CT-bilder, som syftar till att lära sig en direkt kartläggning från 3D-bilder till klassetiketter. För att uppnå detta mål föreslås fyra tvåvägskonvolutionella neurala nätverk (CNN), inklusive en grundläggande 3D CNN, en ny multi-output nätverk, en 3D DenseNet, och en förstärkt 3D DenseNet med multi-outputs. Dessa fyra nätverk utvärderas på den offentliga LIDC-IDRI-datauppsättningen och överträffar de flesta befintliga metoder. I synnerhet, 3D multi-output DenseNet (MoDenseNet) uppnår state-of-the-art klassificering noggrannhet på uppgiften att end-to-end lung nodule diagnos. Dessutom kan de nätverk som är förträngda på LIDC-IDRI-datasetet utökas ytterligare för att hantera mindre dataset med hjälp av överföringsinlärning. Detta visas på vår datauppsättning med uppmuntrande förutsägelsenoggrannhet i lungknutans klassificering.
Dey och Al. I REF föreslogs en 3D-CNN-baserad metod för klassificering av lungknutor i CT-bilder till benigna och maligna.
Diagnostic Classification Of Lung Nodules Using 3D Neural Networks
{'venue': '2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018)', 'journal': '2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}