論文の概要: Evaluating LeNet Algorithms in Classification Lung Cancer from Iraq-Oncology Teaching Hospital/National Center for Cancer Diseases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13333v1
• Date: Fri, 19 May 2023 19:23:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 23:06:18.565597
• Title: Evaluating LeNet Algorithms in Classification Lung Cancer from Iraq-Oncology Teaching Hospital/National Center for Cancer Diseases
• Title（参考訳）: イラクオンコロジー教育病院・国立がんセンターにおける肺がん分類におけるLeNetアルゴリズムの評価
• Authors: Jafar Abdollahi
• Abstract要約: 深層学習モデルであるLeNetは肺腫瘍の検出に用いられている。 提案システムはイラク・オンコロジー教育病院・国立がん疾患センターで評価された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advancement of computer-aided detection systems had a significant impact on clinical analysis and decision-making on human disease. Lung cancer requires more attention among the numerous diseases being examined because it affects both men and women, increasing the mortality rate. LeNet, a deep learning model, is used in this study to detect lung tumors. The studies were run on a publicly available dataset made up of CT image data (IQ-OTH/NCCD). Convolutional neural networks (CNNs) were employed in the experiment for feature extraction and classification. The proposed system was evaluated on Iraq-Oncology Teaching Hospital/National Center for Cancer Diseases datasets the success percentage was calculated as 99.51%, sensitivity (93%) and specificity (95%), and better results were obtained compared to the existing methods. Development and validation of algorithms such as ours are important initial steps in the development of software suites that could be adopted in routine pathological practices and potentially help reduce the burden on pathologists.
• Abstract（参考訳）: コンピュータ支援検出システムの進歩は、ヒト疾患の臨床的解析と意思決定に大きな影響を与えた。 肺がんは男性と女性の両方に影響を与え、死亡率を増加させるため、検査対象の多くの疾患により多くの注意を要する。 深層学習モデルであるlenetは肺腫瘍の検出に用いられている。 これらの研究は、CT画像データ(IQ-OTH/NCCD)からなる公開データセット上で実施された。 実験では畳み込みニューラルネットワーク(cnns)を用いて特徴抽出と分類を行った。 提案システムはイラク・オンコロジー教育病院・国立がん疾患センターのデータセットで評価され, 成功率は99.51%, 感度93%, 特異度95%と算出され, 既存の方法と比較して良好な結果を得た。 私たちのようなアルゴリズムの開発と検証は、日常的な病理学の実践に取り入れられるソフトウェアスイートの開発において重要な初期ステップであり、病理学者の負担軽減に役立つ可能性がある。

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