Automatisk diagnostisering lungcancer från datortomografi skannar innebär två steg: att upptäcka alla misstänkta lesioner (pulmonella knölar) och utvärdera hellunga / lunga malignitet. För närvarande finns det många studier om det första steget, men få om det andra steget. Eftersom förekomsten av nodule inte definitivt indikerar cancer, och morfologin av nodule har en komplicerad relation med cancer, kräver diagnosen av lungcancer noggranna undersökningar på varje misstänkt nodule och integration av information om alla noduli. Vi föreslår ett 3-D djupt neuralt nätverk för att lösa detta problem. Modellen består av två moduler. Den första är ett 3-D region förslag nätverk för nodule upptäckt, som ger ut alla misstänkta knutor för ett ämne. Den andra väljer de fem toppnoduler baserat på detektion förtroende, utvärderar deras cancer sannolikheter, och kombinerar dem med en läckande bullriga-OR grind för att erhålla sannolikheten för lungcancer för försökspersonen. De två modulerna har samma stamnät, ett modifierat U-nät. Den överutrustning som orsakas av bristen på träningsdata lindras genom att de två modulerna tränas växelvis. Den föreslagna modellen vann första plats i tävlingen Data Science Bowl 2017. Index Terms-3-D convolutional neural network (CNN), djupinlärning, nodule malignitet utvärdering, bullriga-OR modell, pulmonell nodule upptäckt.
Den första, REF, använder en 3D region-baserade konvolutionella neurala nätverk (R-CNN) för nodulen upptäckt följt av flera instans lärande med hjälp av en läckande bullriga-OR kombinationsmetod för malignitet klassificering.
Evaluate the Malignancy of Pulmonary Nodules Using the 3-D Deep Leaky Noisy-OR Network
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}