Datorstödda detektionssystem (CAD) kan hjälpa radiologer genom att erbjuda ett andra yttrande om tidig diagnos av lungcancer. Klassificering och funktionsrepresentation spelar en kritisk roll vid falskt positiv reduktion (FPR) i lungknutan CAD. Vi utformar en djup konvolutionell neurala nätverk metod för nodule klassificering, som har en fördel av autolearning representation och stark generalisering förmåga. En specificerad nätverksstruktur för nodulebilder föreslås för att lösa igenkännandet av tre typer av nodler, dvs. fast, halvfast och malet glas opacitet (GGO). Djupa konvolutionella neurala nätverk utbildas av 62 492 regioner-av-intresse (ROI) prover inklusive 40 772 noduler och 21,720 nonnodules från Lung Image Database Consortium (LIDC) databas. Experimentella resultat visar den föreslagna metodens effektivitet när det gäller känslighet och övergripande noggrannhet och att den konsekvent överträffar de konkurrerande metoderna.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF tillämpade ett djupt CNN för fast, halvfast och malet glas opacitetsnodler klassificering.
Pulmonary Nodule Classification with Deep Convolutional Neural Networks on Computed Tomography Images