从 CT 中揭示肺部病变：处理体数据的多种深度学习方法比较分析
图像与视频处理
2020-09-10 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
本文提出并比较分析了多种深度学习方法，用于在 ImageClef 2020 结核病任务背景下自动检测肺部 CT 中的结核相关病变。讨论并评估了三类方法，它们在将体数据作为输入提供给基于神经网络的分类器的方式上有所不同。所有这些方法都伴随着丰富的实验分析，包括多种神经网络架构、各种分割算法和数据增强方案。所报告的工作属于 SenticLab.UAIC 团队，该团队在竞赛中取得了最佳结果。
引用
@article{arxiv.2009.04160,
title = {Revealing Lung Affections from CTs. A Comparative Analysis of Various Deep Learning Approaches for Dealing with Volumetric Data},
author = {Radu Miron and Cosmin Moisii and Mihaela Breaban},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.04160},
year = {2020}
}
备注
ImageClef2020 Tuberculosis task