Lämna in ditt manuskript www.dovepress.com Dovepress O r i g i n a l r e s e a r c h open access till vetenskaplig och medicinsk forskning Sammanfattning: Lungcancer har en dålig prognos när inte diagnostiseras tidigt och oresectable lesioner är närvarande. Hanteringen av små lungknutor noterade på datortomografi scan är kontroversiellt på grund av osäkra tumöregenskaper. Ett konventionellt datorstödd diagnos (CAD) schema kräver flera bildbehandling och mönsterigenkänning steg för att uppnå en kvantitativ tumör differentiering resultat. I en sådan ad hoc bildanalys pipeline, varje steg beror i hög grad på resultatet av det föregående steget. Följaktligen är det mycket komplicerat och mödosamt att justera klassificeringsprestandan i ett konventionellt CAD-system. Djupt lärande tekniker, å andra sidan, har den inneboende fördelen av en automatisk exploatering funktion och inställning av prestanda på ett sömlöst sätt. I denna studie försökte vi förenkla bildanalysrörledningen för konventionell CAD med djupinlärningsteknik. Speciellt introducerade vi modeller av ett djupt trosnätverk och ett konvolutionellt neuralt nätverk i samband med nodule klassificering i datortomografi bilder. Två grundläggande metoder med funktionsberäkningssteg genomfördes för jämförelse. De experimentella resultaten tyder på att djupinlärningsmetoder kan ge bättre diskriminativa resultat och hålla löftet inom CAD-tillämpningsområdet.
Därför är det i de traditionella CAD-lösningarna både komplicerat och mödosamt att justera klassificeringsprestandan.
Computer-aided classification of lung nodules on computed tomography images via deep learning technique
{'venue': 'OncoTargets and therapy', 'journal': 'OncoTargets and therapy', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}