A data-centric deep learning method for pulmonary nodule detection
Tác giả: Chi Cuong Nguyen, Long Giang Nguyen, Giang Son Tran
Số trang:
P. 229-243
Tên tạp chí:
Tin học & Điều khiển học
Số phát hành:
Vol 38(3)
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
005
Ngôn ngữ:
Tiếng Anh
Từ khóa:
Data-centric learning, deep learning, pulmonary nodule detection
Chủ đề:
Computer science
Tóm tắt:
In this paper, we follow the direction of data-centric approach for lung nodule detection by proposing a data-centric method to improve detection performance of lung nodules on CT scans. Our method takes into account the dataset-specific features (nodule sizes and aspect ratios) to train detection models as well as add more training data from local Vietnamese hospital. We experiment our method on the three widely used object detection networks (Faster R-CNN, YOLOv3 and RetinaNet). The experimental results show that our proposed method improves detection sensitivity of these object detection models up to 4.24%.
Tạp chí liên quan
- Đánh giá nguy cơ ngã của người bệnh viêm khớp dạng thấp bằng thang điểm morse tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội
- Thực trạng lo âu và một số yếu tố liên quan ở người bệnh đến tiêm và hút dịch khớp tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội
- Đặc điểm hình thái tuyến giáp trên siêu âm ở phụ nữ sau mãn kinh
- Bước đầu đánh giá kết quả điều trị tắc động mạch phổi cấp ở bệnh nhân cao tuổi
- Thực trạng và kết quả điều trị thiếu máu ở người bệnh phẫu thuật chỉnh hình lớn tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội giai đoạn 2023-2024