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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.6
- 수록면
- 1,563 - 1,566 (4page)
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Lung cancer is one of the most deadly cancers in the U.S. Early screening is crucial in cancer diagnosis but is error-prone to false positives, which leads to unnecessary treatments and examinations.
In this paper, we propose a method to classify lung cancer subtype using deep learning models when input 2D joint histogram preprocessed from 3D CT scan images of patients. With a simple Convolutional Neural Network architecture, we showed an improvement in correctly classifying both 1st and 2nd dominant subtypes of lung cancer compared with a baseline method (which predicts with the average of training labels).
Our future work is expected to try different preprocessing methods such as using raw 3D input images and generalize on other cancers such as breast cancers.
In this paper, we propose a method to classify lung cancer subtype using deep learning models when input 2D joint histogram preprocessed from 3D CT scan images of patients. With a simple Convolutional Neural Network architecture, we showed an improvement in correctly classifying both 1st and 2nd dominant subtypes of lung cancer compared with a baseline method (which predicts with the average of training labels).
Our future work is expected to try different preprocessing methods such as using raw 3D input images and generalize on other cancers such as breast cancers.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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