Deep Learning in CT Images: Automated Pulmonary Nodule Detection for Subsequent Management Using Convolutional Neural Network
Deep Learning in CT Images: Automated Pulmonary Nodule Detection for Subsequent Management Using Convolutional Neural Network
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CT 图像中的深度学习：使用卷积神经网络进行自动肺结节检测以进行后续管理
DOI：
10.2147/cmar.s239927
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发表时间：
2020-04
影响因子：
3.3
通讯作者：
Yu Tong-Fu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xu Yi-Ming;Zhang Teng;Xu Hai;Qi Liang;Zhang Wei;Zhang Yu-Dong;Gao Da-Shan;Yuan Mei;Yu Tong-Fu
目的本研究的目的是比较基于三维卷积神经网络（3D CNN）的计算机辅助检测（CAD）模型与不同经验水平的放射科医生在检测肺内肿瘤方面的检测性能。
Purpose The purpose of this study is to compare the detection performance of the 3-dimensional convolutional neural network (3D CNN)-based computer-aided detection (CAD) models with radiologists of different levels of experience in detecting pulmonary no
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DOI：
10.1891/9780826121646.0002
发表时间：
2018-09
期刊：
Cancer Rehabilitation
影响因子：
--
作者：
K. Miller;R. Siegel;R. Khan;A. Jemal
通讯作者：
K. Miller;R. Siegel;R. Khan;A. Jemal
影响因子：
0.7
作者：
Suzuki K
通讯作者：
Suzuki K
影响因子：
3.8
作者：
Shaukat, Furqan;Raja, Gulistan;Frangi, Alejandro F.
通讯作者：
Frangi, Alejandro F.
DOI：
10.1016/j.yane.2012.01.064
发表时间：
2012
期刊：
Yearbook of Anesthesiology and Pain Management
影响因子：
--
作者：
M. Roizen
通讯作者：
M. Roizen
影响因子：
4.6
作者：
Dou, Qi;Chen, Hao;Heng, Pheng-Ann
通讯作者：
Heng, Pheng-Ann