Lungcancer är en global och farlig sjukdom, och dess tidiga upptäckt är avgörande för att minska risken för dödlighet. I detta avseende har det varit av stort intresse att utveckla ett datorstödd system för pulmonell knutor detektion så tidigt som möjligt på thorax datortomografi. I allmänhet innebär ett nodule detektionssystem två steg: i) kandidat nodule detektion vid en hög känslighet, som fångar många falska positiva och ii) falskt positiv minskning från kandidater. Men på grund av den höga variationen av nodule morfologiska egenskaper och möjligheten att missta dem för angränsande organ, kandidat nodule upptäckt är fortfarande en utmaning. I denna studie föreslår vi en ny multi-scale Gradual Integration Convolutional Neural Network (MGI-CNN), utformad med tre huvudstrategier: (1) att använda flerskaliga indata med olika nivåer av kontextuell information, (2) att använda abstrakt information som ingår i olika indataskalor med gradvis integration, och (3) att lära sig multi-stream funktionsintegrering på ett slut-toend sätt. För att verifiera det föreslagna nätverkets effektivitet utförde vi uttömmande experiment på LUNA16-datauppsättningarna genom att jämföra den föreslagna metodens prestanda med de senaste metoderna i litteraturen. I två kandidatundergrupper av LUNA16-datasetet, dvs. V1 och V2, uppnådde vår metod en genomsnittlig CPM på 0,908 (V1) och 0,942 (V2), som med stor marginal överträffade jämförbara metoder. Vår MGI-CNN genomförs i Python med hjälp av TensorFlow och källkoden finns tillgänglig på https://github.com/ku-milab/MGICNN.
Multi-scale Gradual Integration Convolutional Neural Network (MGI-CNN) REF använder bildpyramidnätverket med en multi-stream funktion integration för liten nodule upptäckt och falsk positiv minskning.
Multi-Scale Gradual Integration CNN for False Positive Reduction in Pulmonary Nodule Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Mathematics']}