論文の概要: Identification of lung nodules CT scan using YOLOv5 based on convolution
neural network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.02166v1
- Date: Sat, 31 Dec 2022 17:31:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-09 01:22:20.028218
- Title: Identification of lung nodules CT scan using YOLOv5 based on convolution
neural network
- Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いたYOLOv5を用いた肺結節CTスキャンの同定
- Authors: Haytham Al Ewaidat, Youness El Brag
- Abstract要約: 本研究は, 肺に発生する結節を同定することを目的とした。
1段階検出器YOLOv5は280 CT SCANで訓練された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Purpose: The lung nodules localization in CT scan images is the most
difficult task due to the complexity of the arbitrariness of shape, size, and
texture of lung nodules. This is a challenge to be faced when coming to
developing different solutions to improve detection systems. the deep learning
approach showed promising results by using convolutional neural network (CNN),
especially for image recognition and it's one of the most used algorithm in
computer vision. Approach: we use (CNN) building blocks based on YOLOv5 (you
only look once) to learn the features representations for nodule detection
labels, in this paper, we introduce a method for detecting lung cancer
localization. Chest X-rays and low-dose computed tomography are also possible
screening methods, When it comes to recognizing nodules in radiography,
computer-aided diagnostic (CAD) system based on (CNN) have demonstrated their
worth. One-stage detector YOLOv5 trained on 280 annotated CT SCAN from a public
dataset LIDC-IDRI based on segmented pulmonary nodules. Results: we analyze the
predictions performance of the lung nodule locations, and demarcates the
relevant CT scan regions. In lung nodule localization the accuracy is measured
as mean average precision (mAP). the mAP takes into account how well the
bounding boxes are fitting the labels as well as how accurate the predicted
classes for those bounding boxes, the accuracy we got 92.27%. Conclusion: this
study was to identify the nodule that were developing in the lungs of the
participants. It was difficult to find information on lung nodules in medical
literature.
- Abstract（参考訳）: 目的:ctスキャン画像における肺結節の局在は,肺結節の形状,大きさ,テクスチャの任意性が複雑であるため,最も難しい課題である。
これは、検出システムを改善する様々なソリューションを開発する際に直面する課題である。
ディープラーニングアプローチは、特に画像認識のために畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用することで、有望な結果を示した。
アプローチ: YOLOv5をベースとした(CNN)ビルディングブロックを用いて, 結節検出ラベルの特徴表現を学習し, 肺がんの局所化を検出する手法を提案する。
胸部X線と低線量CTもスクリーニングが可能であり,放射線診断における結節認識においては,CNNに基づくコンピュータ支援診断(CAD)システムが有用であることを示す。
280のアノテーション付きctスキャンで訓練された1段階検出器のyolov5は、分節肺結節に基づくlidc-idriである。
結果: 肺結節位置の予測性能を解析し, 関連するCTスキャン領域を分離した。
肺結節局在の精度は平均平均精度(map)として測定される。
このマップでは、バウンディングボックスがラベルにどの程度適合しているか、そして予測されたバウンディングボックスのクラスがどれだけ正確であるか、92.27%の精度を考慮に入れています。
結論: 本研究は, 肺に発生する結節を同定することを目的とした。
文献上肺結節に関する情報を見つけることは困難であった。
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