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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한의용생체공학회 의공학회지 의공학회지 제38권 제6호
발행연도
2017.1
수록면
321 - 329 (9page)

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This paper presents a bone metastasis Detection algorithm on abdominal computed tomography images for early detection using fully convolutional neural networks. The images were taken from patients with various cancers (such as lung cancer, breast cancer, colorectal cancer, etc), and thus the locations of those lesions were varied. To overcome the lack of data, we augmented the data by adjusting the brightness of the images or flipping the images. Before the augmentation, when 70% of the whole data were used in the pre-test, we could obtain the pixel-wise sensitivity of 18.75%, the specificity of 99.97% on the average of test dataset. With the augmentation, we could obtain the sensitivity of 30.65%, the specificity of 99.96%. The increase in sensitivity shows that the augmentation was effective. In the result obtained by using the whole data, the sensitivity of 38.62%, the specificity of 99.94% and the accuracy of 99.81% in the pixel-wise. lesion-wise sensitivity is 88.89% while the false alarm per case is 0.5. The results of this study did not reach the level that could substitute for the clinician. However, it may be helpful for radiologists when it can be used as a screening tool.
#Bone metastasis #Deep learning #Cancer #Computed Tomography

목차

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참고문헌 (16)

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/ / http://www.itksnap.org A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Adv. Neural Inf. Process. Syst : 1097 ~ 1105 google schola C. Szegedy / 2015 / Going deeper with convolutions / Proc. the IEEE conference on computer vision and pattern recognition : 1 ~ 9 google schola D. Eigen / 2015 / Predicting depth, surface normals and semantic labels with a common multi-scale convolutional architecture / Proc. the IEEE International Conference on Computer google schola D. Kingma / 2014 / Adam : A method for stochastic optimization / arXiv preprint arXiv 1412.6980 google schola

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