ABSTRACT Bronkoskopi inspektion, som en uppföljningsprocedur bredvid den radiologiska avbildningen, spelar en viktig roll i diagnos och behandling design för lungsjukdom patienter. När du utför bronkoskopi, läkare måste fatta ett beslut omedelbart om att utföra en biopsi. Eftersom biopsier kan orsaka okontrollerbara och livshotande blödningar i lungvävnaden, måste därför läkare vara selektiva med biopsier. I detta dokument, för att hjälpa läkare att vara mer selektiva i fråga om biopsier och ge ett andra yttrande om diagnos, föreslår vi ett datorstödd diagnossystem (CAD) för lungsjukdomar, inklusive cancer och tuberkulos (TB). Baserat på överföringslärande (TL) föreslår vi en ny TL-metod på toppen av DenseNet: sekventiell finjustering (SFT). Jämfört med traditionella finjusteringsmetoder (FT) uppnår vår metod bästa prestanda. I en uppsättning uppgifter om rekryterade 81 normala fall, 76 fall av tuberkulos och 277 fall av lungcancer gav SFT en total noggrannhet på 82 % medan andra traditionella TL-metoder uppnådde en noggrannhet från 70 % till 74 %. Detektionsnoggrannheten för SFT för cancer, TB och normala fall är 87 %, 54 % respektive 91 %. Detta tyder på att CAD-systemet har potential att förbättra lungsjukdomsdiagnosnoggrannheten vid bronkoskopi och det kan användas för att vara mer selektivt med biopsier.
Tan och Al. REF föreslog en metod på toppen av DenseNet kallad Sequential Fine-Tuning i ett datorstödd diagnossystem för lungsjukdomar.
Optimize Transfer Learning for Lung Diseases in Bronchoscopy Using a New Concept: Sequential Fine-Tuning