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Semi-supervised adversarial model for benign–malignant lung nodule classification on chest CT

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资源推荐

Semi-supervised adversarial

model for benign–malignant

lung nodule

classication on chest CT

半监督对抗模型在胸部 CT 肺结节良恶性分类中的应用

Yutong Xie , Jianpeng Zhang , Yong Xia

Medical Image Analysis 57 (2019) 237–248

Classification of benign–malignant lung nodules on chest CT

•

Tradition

•

deep convolutional neural

networks

always require a large number of

labeled training data

Image annotation requires a lot of

work

may over-/t the lung nodule data

•

This paper

•

semi-supervised adversarial

classi/cation

(SSAC) model

an adversarial autoencoder-based

unsupervised reconstruction

network R ,

a supervised classi/cation network

C ,

learnable transition layers

•

Dataset ： LIDC-IDRI dataset

•

Nodules ranging in diameter from 3 mm to 30 mm were sampled

•

Four experienced thymic radiologists evaluated the nodules from /ve

levels of benign and malignant

•

Benign:Nodules with a median malignant level < 3 ; malignant: >3;

unlabeled data: =3

•

Benign: 1301 malignant: 644 unlabeled: 612

•

Dataset: The Tianchi Lung Nodule Detection dataset

•

1227 unlabeled nodules were extracted 。

Combined with the two sets of data, we had 1301 benign, 644 malignant

and 1839 unlabeled pulmonary nodules.

resampled all chest CT scans to a uni/ed voxel size of 1.0 × 1.0 × 1.0 mm3 using

the spline interpolation

cropped a 64 × 64 × 64 cube that is centered on its location such that the nodule

is always

contained completely in the cube

Related work

•

《 Knowledge-based Collaborative Deep Learning for Benign-Malignant

Lung Nodule Classi/cation on Chest CT 》

•

proposed the a multi-view knowledge-based collaborative (MV-

KBC)learning model to separate malignant nodules

•

Supervised learning

multi-view ： nine /xed views (sagittal, coronal, axial and six diagonal

planes)

knowledge-based collaborative ： the nodule’s heterogeneity in voxel

values (HVV) and heterogeneity in shapes (HS) and the overall

appearance (OA)

KBC-Submodel: Resnet-50 networks

剩余25页未读，继续阅读

章满莫

2023-07-26

这份文献汇报.pptx深度学习文件不仅介绍了深度学习的基本概念，还通过丰富的案例分析帮助读者更好地理解其应用领域。

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