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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한의용생체공학회 의공학회지 의공학회지 제38권 제5호
발행연도
2017.1
수록면
237 - 241 (5page)

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Early detection of the pulmonary nodule is important for diagnosis and treatment of lung cancer. Recently, CT has been used as a screening tool for lung nodule detection. And, it has been reported that computer aided detection( CAD) systems can improve the accuracy of the radiologist in detection nodules on CT scan. The previous study has been proposed a method using Convolutional Neural Network(CNN) in Lung CAD system. But the proposed model has a limitation in accuracy due to its sparse layer structure. Therefore, we propose a Deep Convolutional Neural Network to overcome this limitation. The model proposed in this work is consist of 14 layers including 8 convolutional layers and 4 fully connected layers. The CNN model is trained and tested with 61,404 regions-of-interest (ROIs) patches of lung image including 39,760 nodules and 21,644 non-nodules extracted from the Lung Image Database Consortium(LIDC) dataset. We could obtain the classification accuracy of 91.79% with the CNN model presented in this work. To prevent overfitting, we trained the model with Augmented Dataset and regularization term in the cost function. With L1, L2 regularization at Training process, we obtained 92.39%, 92.52% of accuracy respectively. And we obtained 93.52% with data augmentation. In conclusion, we could obtain the accuracy of 93.75% with L2 Regularization and Data Augmentation.
#Pulmonary nodule detection #Convolutional Neural Network #Machine learning

목차

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Armato S. G / 2011 / The lung image database consortium(LIDC)and image database resource initiative(IDRI) : a completed reference database of lung nodules on CT scans / Medic google schola Awai K / 2004 / Pulmonary nodules at chest CT : effect of computer-aided diagnosis on radiologists’ detection performance / Radiology 230 (2) : 347 ~ 352 google schola Graham, Benjamin / 2014 / Fractional max-pooling / arXiv preprint arXiv:1412.6071 google schola Karpathy, Andrej / / Lessons learned from manually classifying CIFAR-10 google schola Li Q / 2014 / Medical image classification with convolutional neural network / Proc. Control Automation Robotics & Vision (ICARCV), 2014 13th International Conference on : 844 google schola

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