Lung cancer Classification using an ensemble of CNNs Method in CT Scan Images
Dissertation
Ghufran Abbas Betti Alhussein
Engineering Computer Engineering
1401
72p.
cd
M.S.
MSc Dissertation
1401/04/21
Abstract: Lung cancer is one of the main reasons for death in the world among both men and women, with an impressive rate of about five million deadly cases per year. In recent past, many lung cancer detection techniques were developed but these could not diagnose cancer efficiently. In this research work, robust deep learning convolutional neural network (CNN) is employed. The precision of a convolutional neural network increases the deeper it is, but at the same time it causes over-fitting or vanishing gradient problem and a single learner sometimes presents unsatisfied performance due to the issues of limited hypothesis space or falling into local minima, or wrong selection of hypothesis space. To solve this problems, we resort to a parallel CNN. The proposed model consists of CNN models the results of the models are combined through ensemble methods and compare it with each models. The simulation results show that the accuracy of the proposed method has improved by 2.38% compared to the basic paper method.
سرطان ریه یکی از مهمترین دلایل مرگ و میر در جهان در بین زنان و مردان است که نرخ تاثیرگذار حدود پنج میلیون مورد کشنده در سال رخ میدهد. در گذشته نه چندان دور، بسیاری از تکنیکهای تشخیص سرطان ریه ایجاد شده است، اما این روشها نمی توانند به طور موثر سرطان را تشخیص دهند. در این کار تحقیقاتی، از شبکه عصبی کانولوشن یادگیری عمیق قوی (CNN) استفاده میشود. صحت یک شبکه عصبی کانولوشن، عمق آن را افزایش میدهد، . دقت یک شبکه عصبی کانولوشنال هر چه عمیقتر باشد افزایش مییابد، اما در عین حال باعث ایجاد مشکل گرادیان بیش از حد برازش یا ناپدید شدن میشود و گاهی اوقات یک یادگیرنده به دلیل مسائل فضای فرضیه محدود یا قرار گرفتن در حداقلهای محلی، عملکرد ناراضی ارائه میکند. انتخاب اشتباه فضای فرضیه. برای حل این مسئله، ما به یک CNN موازی متوسل میشویم. مدل پیشنهادی از مدلهای CNN تشکیل میشود که نتایج مدلها از طریق روشهای گروهی ترکیب میشود و آن را با هر مدل مقایسه میکند. نتایج شبیه سازی نشان می دهد که دقت روش پیشنهادی نسبت به روش مقاله پایه 2.38% درصد بهبود داشته است.
طبقه بندی سرطان ریه با استفاده از یک گروه از روش های CNN در تصاویر ریه CT
convolutional neural network (CNN) , Lung cancer, Deep learning.
شبکه عصبی کانولوشن (CNN)، سرطان ریه، یادگیری عمیق.