Deep feature learning for pulmonary nodule classification in a lung CT

In this paper, we propose a novel method of identifying pulmonary nodules in a lung CT. Specifically, we devise a deep neural network by which we extract abstract information inherent in raw hand-crafted imaging features. We then combine the deep learned representations with the original raw imaging...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	2016 4th International Winter Conference on Brain-Computer Interface (BCI) S. 1 - 3
Hauptverfasser:	Bum-Chae Kim, Yu Sub Sung, Heung-Il Suk
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	IEEE 01.02.2016
Schlagworte:	Cancer Computed tomography Deep learning Feature extraction Lung cancer Lungs Noise reduction Pulmonary nodule classification Stacked denoising autoencoder Training
ISBN:	1467378410, 9781467378413
Online-Zugang:	Volltext
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