論文の概要: Leveraging object detection for the identification of lung cancer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15813v1
- Date: Thu, 25 May 2023 07:53:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-26 16:37:23.326344
- Title: Leveraging object detection for the identification of lung cancer
- Title（参考訳）: 肺癌の診断にオブジェクト検出を活用する
- Authors: Karthick Prasad Gunasekaran
- Abstract要約: YOLOv5モデルは、がん性肺病変を検出するアルゴリズムの訓練に使用された。
訓練されたYOLOv5モデルは、肺癌の病変を同定し、高い精度とリコール率を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15229257192293202
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Lung cancer poses a significant global public health challenge, emphasizing
the importance of early detection for improved patient outcomes. Recent
advancements in deep learning algorithms have shown promising results in
medical image analysis. This study aims to explore the application of object
detection particularly YOLOv5, an advanced object identification system, in
medical imaging for lung cancer identification. To train and evaluate the
algorithm, a dataset comprising chest X-rays and corresponding annotations was
obtained from Kaggle. The YOLOv5 model was employed to train an algorithm
capable of detecting cancerous lung lesions. The training process involved
optimizing hyperparameters and utilizing augmentation techniques to enhance the
model's performance. The trained YOLOv5 model exhibited exceptional proficiency
in identifying lung cancer lesions, displaying high accuracy and recall rates.
It successfully pinpointed malignant areas in chest radiographs, as validated
by a separate test set where it outperformed previous techniques. Additionally,
the YOLOv5 model demonstrated computational efficiency, enabling real-time
detection and making it suitable for integration into clinical procedures. This
proposed approach holds promise in assisting radiologists in the early
discovery and diagnosis of lung cancer, ultimately leading to prompt treatment
and improved patient outcomes.
- Abstract（参考訳）: 肺癌は公衆衛生上の重要な課題であり、早期発見の重要性を強調している。
近年のディープラーニングアルゴリズムの進歩は、医用画像解析において有望な結果を示している。
本研究の目的は,肺がん診断のための医用画像診断における先進的物体識別システムであるyolov5の応用について検討することである。
アルゴリズムを訓練し評価するために,Kaggleから胸部X線と対応するアノテーションからなるデータセットを得た。
YOLOv5モデルは、がん性肺病変を検出するアルゴリズムの訓練に使用された。
トレーニングプロセスには、ハイパーパラメータの最適化と、モデルの性能向上のための拡張技術の利用が含まれていた。
訓練されたYOLOv5モデルは、肺癌の病変を同定し、高い精度とリコール率を示した。
胸部x線写真における悪性領域の特定に成功し、以前の技術を上回る別の検査セットで検証された。
さらに、YOLOv5モデルは計算効率を示し、リアルタイム検出を可能にし、臨床手順への統合に適している。
このアプローチは、肺癌の早期発見と診断における放射線科医の補助を約束しており、最終的には迅速な治療と患者の予後の改善に繋がる。
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