کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
9952311 | 1445215 | 2018 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Single-view 2D CNNs with fully automatic non-nodule categorization for false positive reduction in pulmonary nodule detection
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Conclusion: We presented a novel false positive reduction framework, the ensemble of single-view 2D CNNs with fully automatic non-nodule categorization, for pulmonary nodule detection. Unlike previous 3D CNN-based frameworks, we utilized 2D CNNs using 2D single views to improve computational efficiency. Also, our training scheme using categorized non-nodules, extends the learning capability of representative features of different non-nodules. Our framework achieved state-of-the-art performance with low computational complexity.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computer Methods and Programs in Biomedicine - Volume 165, October 2018, Pages 215-224
Journal: Computer Methods and Programs in Biomedicine - Volume 165, October 2018, Pages 215-224
نویسندگان
Hyunjun Eun, Daeyeong Kim, Chanho Jung, Changick Kim,