論文の概要: Experimenting with Convolutional Neural Network Architectures for the
automatic characterization of Solitary Pulmonary Nodules' malignancy rating
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.06801v1
- Date: Sun, 15 Mar 2020 11:46:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-23 09:12:17.976196
- Title: Experimenting with Convolutional Neural Network Architectures for the
automatic characterization of Solitary Pulmonary Nodules' malignancy rating
- Title（参考訳）: 孤立性肺結節悪性度の自動評価のための畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャの実験
- Authors: Ioannis D. Apostolopoulos
- Abstract要約: コンピュータ・トモグラフィ(CT)胸部CTにおける孤立性肺結節(SPN)の早期および自動診断は,早期治療と経時的治療からの医師の解放をもたらす可能性がある。
本研究では,PET/CTスキャナーから得られたCT画像における良性肺結節と悪性肺結節の診断的分類の問題点を考察する。
具体的には、実験的な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを開発し、パラメータをチューニングし、その振る舞いを調べ、正確な分類のための最適な設定を定義する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Lung Cancer is the most common cause of cancer-related death worldwide. Early
and automatic diagnosis of Solitary Pulmonary Nodules (SPN) in Computer
Tomography (CT) chest scans can provide early treatment as well as doctor
liberation from time-consuming procedures. Deep Learning has been proven as a
popular and influential method in many medical imaging diagnosis areas. In this
study, we consider the problem of diagnostic classification between benign and
malignant lung nodules in CT images derived from a PET/CT scanner. More
specifically, we intend to develop experimental Convolutional Neural Network
(CNN) architectures and conduct experiments, by tuning their parameters, to
investigate their behavior, and to define the optimal setup for the accurate
classification. For the experiments, we utilize PET/CT images obtained from the
Laboratory of Nuclear Medicine of the University of Patras, and the publically
available database called Lung Image Database Consortium Image Collection
(LIDC-IDRI). Furthermore, we apply simple data augmentation to generate new
instances and to inspect the performance of the developed networks.
Classification accuracy of 91% and 93% on the PET/CT dataset and on a selection
of nodule images form the LIDC-IDRI dataset, is achieved accordingly. The
results demonstrate that CNNs are a trustworth method for nodule
classification. Also, the experiment confirms that data augmentation enhances
the robustness of the CNNs.
- Abstract（参考訳）: 肺がんは世界中でがんによる死亡の最も多い原因である。
コンピュータ・トモグラフィ(CT)胸部CTにおける孤立性肺結節(SPN)の早期および自動診断は,早期治療と経時的治療からの医師の解放に役立つ。
ディープラーニングは多くの医療画像診断領域で人気があり、影響力のある方法として証明されている。
本研究では,PET/CTスキャナーを用いたCT画像における良性肺結節と悪性肺結節の診断分類の問題点を考察する。
より具体的には、実験的な畳み込みニューラルネットワーク(cnn)アーキテクチャを開発し、パラメータをチューニングし、それらの振る舞いを調査し、正確な分類のための最適な設定を定義する。
実験では,パトラ大学核医学研究所から取得したPET/CT画像と,Lung Image Database Consortium Image Collection (LIDC-IDRI) と呼ばれる公開データベースを利用する。
さらに,新しいインスタンスを生成するために単純なデータ拡張を適用し,開発したネットワークの性能を検査する。
PET/CTデータセットとLIDC-IDRIデータセットを構成する結節画像の選択において、91%と93%の分類精度を実現する。
その結果, CNNは結節分類における信頼度法であることがわかった。
また,データ拡張によりCNNの堅牢性が向上することを確認した。
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