用于早期肺癌检测的深度学习方法
图像与视频处理
2023-02-17 v2 计算机视觉与模式识别
机器学习
定量方法
摘要
肺癌是各类癌症中的首要死因。每年因肺癌失去的生命数量超过了因胰腺癌、乳腺癌和前列腺癌失去的生命总和。由于诊断较晚，肺癌患者的生存率远低于其他癌症患者。因此，早期肺癌诊断对于患者接受早期治疗、提高生存率甚至实现无癌生存至关重要。本文提出了一种深度学习模型，用于从计算机断层扫描（CT）图像中进行早期肺癌预测和诊断。所提出的模型达到了高准确率。此外，它可以成为一个有益的工具，支持放射科医生在预测和检测肺癌及其分期方面的决策。
引用
@article{arxiv.2302.02456,
title = {Deep Learning Approach for Early Stage Lung Cancer Detection},
author = {Saleh Abunajm and Nelly Elsayed and Zag ElSayed and Murat Ozer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.02456},
year = {2023}
}
备注
Under review in FLAIRS 2023