3D multi-view squeeze-and-excitation convolutional neural network for lung nodule classification.

Yang, Yang; Li, Xiaoqin; Fu, Jipeng; Han, Zhenbo; Gao, Bin

Yang, Yang; Li, Xiaoqin; Fu, Jipeng; Han, Zhenbo; Gao, Bin.

Afiliação

Yang Y; Faculty of Environment and Life, Beijing University of Technology, Beijing, China.
Li X; Faculty of Environment and Life, Beijing University of Technology, Beijing, China.
Fu J; Faculty of Environment and Life, Beijing University of Technology, Beijing, China.
Han Z; Faculty of Environment and Life, Beijing University of Technology, Beijing, China.
Gao B; Faculty of Environment and Life, Beijing University of Technology, Beijing, China.

Med Phys ; 50(3): 1905-1916, 2023 Mar.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36639958

Assuntos

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

Palavras-chave

attention mechanism; consistency analysis deep learning; image processing; lung nodule classification

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Nódulo Pulmonar Solitário / Neoplasias Pulmonares Tipo de estudo: Prognostic_studies / Screening_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Med Phys Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: China

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