Parnian Afshar Bakeshloo
Étudiante au doctorat au Concordia Institute for Information Systems Engineering
Université Concordia
Publication primée : 3D-MCN: A 3D Multi-scale Capsule Network for Lung Nodule Malignancy Prediction
Publiée dans : Scientific Reports
Résumé
Malgré les progrès récents dans la prédiction automatique de la malignité du cancer du poumon, il reste difficile d’obtenir une précision élevée. Les réseaux de capsules (CapsNets) sont de nouvelles architectures révolutionnaires d’apprentissage automatique, basé sur lesquelles nous proposons un nouveau modèle pour la prédiction de la malignité des tumeurs pulmonaires. Le cadre 3D-MCN proposé par Pamian Afshar Bakeshloo offre les avantages suivants : 1. informations sur le nodule 3D; 2. entrée multi-échelles, capturant les caractéristiques locales du nodule, ainsi que les caractéristiques des tissus environnants, et 3. capacité de traiter un petit nombre d’échantillons de formation. Le 3D-MCN atteint une précision élevée de 93.12 %.