Pulmonary Nodule Classification with Deep Convolutional Neural Networks on Computed Tomography Images
المؤلفون المشاركون
Zhao, Dazhe
Li, Wei
Cao, Peng
Wang, Junbo
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-12-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Computer aided detection (CAD) systems can assist radiologists by offering a second opinion on early diagnosis of lung cancer.
Classification and feature representation play critical roles in false-positive reduction (FPR) in lung nodule CAD.
We design a deep convolutional neural networks method for nodule classification, which has an advantage of autolearning representation and strong generalization ability.
A specified network structure for nodule images is proposed to solve the recognition of three types of nodules, that is, solid, semisolid, and ground glass opacity (GGO).
Deep convolutional neural networks are trained by 62,492 regions-of-interest (ROIs) samples including 40,772 nodules and 21,720 nonnodules from the Lung Image Database Consortium (LIDC) database.
Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method in terms of sensitivity and overall accuracy and that it consistently outperforms the competing methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Wei& Cao, Peng& Zhao, Dazhe& Wang, Junbo. 2016. Pulmonary Nodule Classification with Deep Convolutional Neural Networks on Computed Tomography Images. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100161
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Wei…[et al.]. Pulmonary Nodule Classification with Deep Convolutional Neural Networks on Computed Tomography Images. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2016 (2016), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100161
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Wei& Cao, Peng& Zhao, Dazhe& Wang, Junbo. Pulmonary Nodule Classification with Deep Convolutional Neural Networks on Computed Tomography Images. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100161
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1100161
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر