![](/images/graphics-bg.png)
Light Deep Model for Pulmonary Nodule Detection from CT Scan Images for Mobile Devices
المؤلفون المشاركون
Cheikhrouhou, Omar
Masud, Mehedi
Muhammad, Ghulam
Hossain, M. Shamim
Alhumyani, Hesham
Alshamrani, Sultan S.
Ibrahim, Saleh
المصدر
Wireless Communications and Mobile Computing
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-07-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The emergence of cognitive computing and big data analytics revolutionize the healthcare domain, more specifically in detecting cancer.
Lung cancer is one of the major reasons for death worldwide.
The pulmonary nodules in the lung can be cancerous after development.
Early detection of the pulmonary nodules can lead to early treatment and a significant reduction of death.
In this paper, we proposed an end-to-end convolutional neural network- (CNN-) based automatic pulmonary nodule detection and classification system.
The proposed CNN architecture has only four convolutional layers and is, therefore, light in nature.
Each convolutional layer consists of two consecutive convolutional blocks, a connector convolutional block, nonlinear activation functions after each block, and a pooling block.
The experiments are carried out using the Lung Image Database Consortium (LIDC) database.
From the LIDC database, 1279 sample images are selected of which 569 are noncancerous, 278 are benign, and the rest are malignant.
The proposed system achieved 97.9% accuracy.
Compared to other famous CNN architecture, the proposed architecture has much lesser flops and parameters and is thereby suitable for real-time medical image analysis.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Masud, Mehedi& Muhammad, Ghulam& Hossain, M. Shamim& Alhumyani, Hesham& Alshamrani, Sultan S.& Cheikhrouhou, Omar…[et al.]. 2020. Light Deep Model for Pulmonary Nodule Detection from CT Scan Images for Mobile Devices. Wireless Communications and Mobile Computing،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214919
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Masud, Mehedi…[et al.]. Light Deep Model for Pulmonary Nodule Detection from CT Scan Images for Mobile Devices. Wireless Communications and Mobile Computing No. 2020 (2020), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214919
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Masud, Mehedi& Muhammad, Ghulam& Hossain, M. Shamim& Alhumyani, Hesham& Alshamrani, Sultan S.& Cheikhrouhou, Omar…[et al.]. Light Deep Model for Pulmonary Nodule Detection from CT Scan Images for Mobile Devices. Wireless Communications and Mobile Computing. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214919
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1214919
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)