URDNet: A Unified Regression Network for GGO Detection in Lung CT Images
المؤلفون المشاركون
Liu, Weihua
Ren, Yuchen
Li, Huiyu
المصدر
Wireless Communications and Mobile Computing
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-10-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
We present a 3D deep neural network known as URDNet for detecting ground-glass opacity (GGO) nodules in 3D CT images.
Prior work on GGO detection repurposes classifiers on a large number of windows to perform detection or fine-tuning by box regression based on a previous window classification step.
Instead, we consider GGO detection as a multitarget regression problem to focus on the location of GGO.
Furthermore, to capture multiscale information, we introduce a backbone network which is a contracting-expanding structure similar to 2D U-net, but we inject the source CT inputs into each layer in the contracting pathway to prevent source information loss at different scales.
At last, we propose a two-stage training method for URDNet.
In the first stage, the backbone of the network for feature extraction is trained, and in the second, the overall URDNet is fine-tuned based on the previous pretrained weights.
By using this training method in conjunction with data augmentation and hard negative mining techniques, our URDNet can be effectively trained even on a small amount of annotated CT images.
We evaluate the proposed method on the LIDC-IDRI dataset.
It achieves the sensitivity of 90.8% with only 1 false positive per scan.
Experimental results show that our detection method achieves the superior detection performance over the state-of-the-art methods.
Due to its simplicity and effective, URDNet can be easier to apply to medical IoT systems for improving the efficiency of overall health systems.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Weihua& Ren, Yuchen& Li, Huiyu. 2020. URDNet: A Unified Regression Network for GGO Detection in Lung CT Images. Wireless Communications and Mobile Computing،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214782
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Weihua…[et al.]. URDNet: A Unified Regression Network for GGO Detection in Lung CT Images. Wireless Communications and Mobile Computing No. 2020 (2020), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214782
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Weihua& Ren, Yuchen& Li, Huiyu. URDNet: A Unified Regression Network for GGO Detection in Lung CT Images. Wireless Communications and Mobile Computing. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214782
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1214782
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