کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6939848 | 870056 | 2017 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Multi-crop Convolutional Neural Networks for lung nodule malignancy suspiciousness classification
ترجمه فارسی عنوان
شبکه های عصبی مصنوعی چند منظوره برای طبقه بندی مشکوک بدخیمی ندول ریوی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
ندول ریه، مشکوک بودن بدخیمی، شبکه عصبی متقاطع، جمع آوری چند محصول،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
We investigate the problem of lung nodule malignancy suspiciousness (the likelihood of nodule malignancy) classification using thoracic Computed Tomography (CT) images. Unlike traditional studies primarily relying on cautious nodule segmentation and time-consuming feature extraction, we tackle a more challenging task on directly modeling raw nodule patches and building an end-to-end machine-learning architecture for classifying lung nodule malignancy suspiciousness. We present a Multi-crop Convolutional Neural Network (MC-CNN) to automatically extract nodule salient information by employing a novel multi-crop pooling strategy which crops different regions from convolutional feature maps and then applies max-pooling different times. Extensive experimental results show that the proposed method not only achieves state-of-the-art nodule suspiciousness classification performance, but also effectively characterizes nodule semantic attributes (subtlety and margin) and nodule diameter which are potentially helpful in modeling nodule malignancy.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 61, January 2017, Pages 663-673
Journal: Pattern Recognition - Volume 61, January 2017, Pages 663-673
نویسندگان
Wei Shen, Mu Zhou, Feng Yang, Dongdong Yu, Di Dong, Caiyun Yang, Yali Zang, Jie Tian,