Hierarchical approach for pulmonary-nodule identification from CT images using YOLO model and a 3D neural network classifier.

Ahmadyar, Yashar; Kamali-Asl, Alireza; Arabi, Hossein; Samimi, Rezvan; Zaidi, Habib

Ahmadyar, Yashar; Kamali-Asl, Alireza; Arabi, Hossein; Samimi, Rezvan; Zaidi, Habib.

Afiliação

Ahmadyar Y; Department of Medical Radiation Engineering, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran.
Kamali-Asl A; Department of Medical Radiation Engineering, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran. a_kamali@sbu.ac.ir.
Arabi H; Division of Nuclear Medicine and Molecular Imaging, Geneva University Hospital, CH-1211, Geneva, Switzerland.
Samimi R; Department of Medical Radiation Engineering, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran.
Zaidi H; Division of Nuclear Medicine and Molecular Imaging, Geneva University Hospital, CH-1211, Geneva, Switzerland.

Radiol Phys Technol ; 17(1): 124-134, 2024 Mar.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37980315

Assuntos

Neoplasias Pulmonares; Nódulo Pulmonar Solitário; Humanos; Neoplasias Pulmonares/diagnóstico por imagem; Nódulo Pulmonar Solitário/diagnóstico por imagem; Tomografia Computadorizada por Raios X/métodos; Pulmão/diagnóstico por imagem; Redes Neurais de Computação; Interpretação de Imagem Radiográfica Assistida por Computador/métodos

Palavras-chave

CT scan; Classification; Lung cancer; Object detection; Pulmonary nodules

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Nódulo Pulmonar Solitário / Neoplasias Pulmonares Limite: Humans Idioma: En Revista: Radiol Phys Technol Assunto da revista: BIOFISICA / RADIOLOGIA Ano de publicação: 2024 Tipo de documento: Article País de afiliação: Irã

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