![](/images/graphics-bg.png)
NSCR-Based DenseNet for Lung Tumor Recognition Using Chest CT Image
المؤلفون المشاركون
Zhou, Tao
Bingqiang, Huo
Huiling, Lu
Zaoli, Yang
Hongbin, Shi
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-12-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Nonnegative sparse representation has become a popular methodology in medical analysis and diagnosis in recent years.
In order to resolve network degradation, higher dimensionality in feature extraction, data redundancy, and other issues faced when medical images parameters are trained using convolutional neural networks.
Lung tumors in chest CT image based on nonnegative, sparse, and collaborative representation classification of DenseNet (DenseNet-NSCR) are proposed by this paper: firstly, initialization parameters of pretrained DenseNet model using transfer learning; secondly, training DenseNet using CT images to extract feature vectors for the full connectivity layer; thirdly, a nonnegative, sparse, and collaborative representation (NSCR) is used to represent the feature vector and solve the coding coefficient matrix; fourthly, the residual similarity is used for classification.
The experimental results show that the DenseNet-NSCR classification is better than the other models, and the various evaluation indexes such as specificity and sensitivity are also high, and the method has better robustness and generalization ability through comparison experiment using AlexNet, GoogleNet, and DenseNet-201 models.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhou, Tao& Bingqiang, Huo& Huiling, Lu& Zaoli, Yang& Hongbin, Shi. 2020. NSCR-Based DenseNet for Lung Tumor Recognition Using Chest CT Image. BioMed Research International،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1136061
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhou, Tao…[et al.]. NSCR-Based DenseNet for Lung Tumor Recognition Using Chest CT Image. BioMed Research International No. 2020 (2020), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1136061
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhou, Tao& Bingqiang, Huo& Huiling, Lu& Zaoli, Yang& Hongbin, Shi. NSCR-Based DenseNet for Lung Tumor Recognition Using Chest CT Image. BioMed Research International. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1136061
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1136061
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)