کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4964686 | 1447888 | 2017 | 23 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Enhancing deep convolutional neural network scheme for breast cancer diagnosis with unlabeled data
ترجمه فارسی عنوان
تقویت شبکه عمیق شبکه عصبی کانولوشن برای تشخیص سرطان پستان با داده های بدون برچسب
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
یادگیری نیمه نظارتی، یادگیری عمیق، تشخیص کامپیوتری، شبکه عصبی متقاطع، داده های بدون برچسب،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
In this study we developed a graph based semi-supervised learning (SSL) scheme using deep convolutional neural network (CNN) for breast cancer diagnosis. CNN usually needs a large amount of labeled data for training and fine tuning the parameters, and our proposed scheme only requires a small portion of labeled data in training set. Four modules were included in the diagnosis system: data weighing, feature selection, dividing co-training data labeling, and CNN. 3158 region of interests (ROIs) with each containing a mass extracted from 1874 pairs of mammogram images were used for this study. Among them 100 ROIs were treated as labeled data while the rest were treated as unlabeled. The area under the curve (AUC) observed in our study was 0.8818, and the accuracy of CNN is 0.8243 using the mixed labeled and unlabeled data.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computerized Medical Imaging and Graphics - Volume 57, April 2017, Pages 4-9
Journal: Computerized Medical Imaging and Graphics - Volume 57, April 2017, Pages 4-9
نویسندگان
Wenqing Sun, Tzu-Liang (Bill) Tseng, Jianying Zhang, Wei Qian,