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摘要:
Early detection of lung nodule is of great importance for the successful diagnosis and treatment of lung cancer. Many researchers have tried with diverse methods, such as thresholding, computer-aided diagnosis system, pattern recognition technique, backpropagation algorithm, etc. Recently, convolutional neural network (CNN) finds promising applications in many areas. In this research, we investigated 3D CNN to detect early lung cancer using LUNA 16 dataset. At first, we preprocessed raw image using thresholding technique. Then we used Vanilla 3D CNN classifier to determine whether the image is cancerous or non-cancerous. The experimental results show that the proposed method can achieve a detection accuracy of about 80% and it is a satisfactory performance compared to the existing technique.
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文献信息
篇名 Lung Cancer Detection Using CT Image Based on 3D Convolutional Neural Network
来源期刊 电脑和通信(英文) 学科 医学
关键词 LUNG CANCER Convolutional NEURAL NETWORK Tensorflow CT SCAN
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 35-42
页数 8页 分类号 R73
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研究主题发展历程
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LUNG
CANCER
Convolutional
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期刊影响力
电脑和通信(英文)
月刊
2327-5219
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
出版文献量(篇)
783
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