論文の概要: LCDctCNN: Lung Cancer Diagnosis of CT scan Images Using CNN Based Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04814v1
• Date: Mon, 10 Apr 2023 18:47:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-04-12 17:03:38.678818
• Title: LCDctCNN: Lung Cancer Diagnosis of CT scan Images Using CNN Based Model
• Title（参考訳）: LCDctCNN:CNNモデルを用いたCTスキャン画像の肺がん診断
• Authors: Muntasir Mamun, Md Ishtyaq Mahmud, Mahabuba Meherin, and Ahmed Abdelgawad
• Abstract要約: 我々は,CTスキャン画像を用いた肺がん早期検出のためのディープラーニングモデルに基づく畳み込みニューラルネットワークフレームワークを提案する。 精度は92%、AUCは98.21%、リコールは91.72%、損失は0.328である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The most deadly and life-threatening disease in the world is lung cancer. Though early diagnosis and accurate treatment are necessary for lowering the lung cancer mortality rate. A computerized tomography (CT) scan-based image is one of the most effective imaging techniques for lung cancer detection using deep learning models. In this article, we proposed a deep learning model-based Convolutional Neural Network (CNN) framework for the early detection of lung cancer using CT scan images. We also have analyzed other models for instance Inception V3, Xception, and ResNet-50 models to compare with our proposed model. We compared our models with each other considering the metrics of accuracy, Area Under Curve (AUC), recall, and loss. After evaluating the model's performance, we observed that CNN outperformed other models and has been shown to be promising compared to traditional methods. It achieved an accuracy of 92%, AUC of 98.21%, recall of 91.72%, and loss of 0.328.
• Abstract（参考訳）: 世界で最も致命的かつ生命を脅かす病気は肺がんである。 早期診断と正確な治療は肺癌の死亡率を下げるために必要である。 コンピュータトモグラフィー(CT)スキャン画像は、ディープラーニングモデルを用いた肺がん検出に最も有効な画像技術の一つである。 本稿では,CTスキャン画像を用いた肺癌早期検出のためのディープラーニングモデルに基づく畳み込みニューラルネットワーク(CNN)フレームワークを提案する。 また、inception v3、xception、resnet-50といった他のモデルも分析して、提案モデルと比較しました。 精度、AUC(Area Under Curve)、リコール、損失の指標を考慮して、我々のモデルを互いに比較した。 モデルの性能評価を行った結果,cnnは他のモデルよりも優れており,従来の手法と比較して有望であることが判明した。 精度は92%、aucは98.21%、リコールは91.72%、損失は0.328であった。

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