Automated detection of lung cancer with 3D convolutional neural networks
"El cáncer de pulmón es el cáncer más mortal en todo el mundo. Se ha demostrado que la detección temprana mediante tomografía computarizada (TC) puede reducir las muertes causadas por esta enfermedad. Presentamos un marco general para la detección de cáncer de pulmón en imágenes de tomografía c...
- Autores:
-
Pérez Sarabia, Gustavo Adolfo
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/34461
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/34461
- Palabra clave:
- Pulmones - Cáncer - Prevención y control - Investigaciones
Tomografía computarizada por rayos X - Investigaciones
Tórax - Radiografías - Investigaciones
Enfermedades respiratorias - Diagnóstico por computador - Investigaciones
Procesamiento de imágenes - Aplicaciones médicas - Investigaciones
Redes neuronales convolucionales - Investigaciones
Ingeniería
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Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Arbeláez Escalante, Pablo Andrés7b73426f-f63b-413f-b44b-ddfa70416b65400Pérez Sarabia, Gustavo Adolfo31233500Valderrama Manrique, Mario AndrésHernández Hoyos, Marcela2020-06-10T09:07:17Z2020-06-10T09:07:17Z2018http://hdl.handle.net/1992/34461u807719.pdfinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/"El cáncer de pulmón es el cáncer más mortal en todo el mundo. Se ha demostrado que la detección temprana mediante tomografía computarizada (TC) puede reducir las muertes causadas por esta enfermedad. Presentamos un marco general para la detección de cáncer de pulmón en imágenes de tomografía computarizada de tórax. Nuestro método consiste en un detector entrenado en la base de datos LIDC-IDRI seguido por un predictor de cáncer entrenado en la base de datos Kaggle DSB 2017 y evaluado en el conjunto de prueba del challenge de predicción de malignidad del nódulo pulmonar ISBI 2018. Nuestro enfoque de extracción de candidatos es eficaz para producir candidatos precisos con una cobertura del 99.6%. Además, la etapa de reducción de falsos positivos logra clasificar con éxito a los candidatos y aumenta la precisión en un factor de 7.000." -- Tomado del Formato de Documento de Grado."Lung cancer is the deadliest cancer worldwide. It has been shown that early detection using computer tomography (CT) scans can reduce deaths caused by this disease. We present a general framework for the detection of lung cancer in chest CT images. Our method consists of a detector trained on the LIDC-IDRI dataset followed by a cancer predictor trained on the Kaggle DSB 2017 dataset and evaluated on the ISBI 2018 Lung Nodule Malignancy Prediction test set. Our candidate extraction approach is effective to produce precise candidates with a recall of 99.6%. In addition, false positive reduction stage manages to successfully classify candidates and increases precision by a factor of 7,000." -- Tomado del Formato de Documento de Grado.Magíster en Ingeniería BiomédicaMaestría8 hojasapplication/pdfengUniandesMaestría en Ingeniería BiomédicaFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Biomédicainstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional SénecaAutomated detection of lung cancer with 3D convolutional neural networksTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMPulmones - Cáncer - Prevención y control - InvestigacionesTomografía computarizada por rayos X - InvestigacionesTórax - Radiografías - InvestigacionesEnfermedades respiratorias - Diagnóstico por computador - InvestigacionesProcesamiento de imágenes - Aplicaciones médicas - InvestigacionesRedes neuronales convolucionales - InvestigacionesIngenieríaPublicationTEXTu807719.pdf.txtu807719.pdf.txtExtracted texttext/plain31059https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/d1611623-ac2e-4020-97c2-721fc5f24e8f/downloadd31a6d11f0841c43a80cf6d8c3401eaaMD54ORIGINALu807719.pdfapplication/pdf3877804https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/a461a3af-492a-4511-9b9d-816ca1d5b7bd/download6434650f0e30a05ef712c4162d34e5acMD51THUMBNAILu807719.pdf.jpgu807719.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg27718https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/f0963540-c04f-46cc-8c99-92c38423d2b0/download12c1f4b6ce80d8e7009130c6d2413700MD551992/34461oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/344612023-10-10 15:29:36.483http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/open.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |
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