Etkileşimli öğrenme ile akciğer tomografi hacim taramalarında nodül tespiti

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0002-8649-6013
dc.contributor.authorÇam, İlkeren_US
dc.contributor.authorTek, Faik Borayen_US
dc.date.accessioned2016-10-24T20:55:37Z
dc.date.available2016-10-24T20:55:37Z
dc.date.issued2016-06-20
dc.departmentIşık Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümüen_US
dc.departmentIşık University, Faculty of Engineering, Department of Computer Engineeringen_US
dc.description.abstractBu bildiride akciğer BT taramalarında otomatik nodül tespiti yapmak üzere geliştirdigimiz yeni ve özgün bir yöntem sunulmaktadır. Önerdiğimiz yöntem, akciğer organına ve belirli bir nodül tipine bağlı kalmaksızın genelleştirilmiş bir yaklaşım sunmaktadır. Böylelikle akciğer bölütlemesine ihtiyaç duymamaktadır. Düşük doz radyasyonlu ve çeşitli tipte (katı ve kırık cam görünümlü, yüzeye ve damara ilişik) 10 mm’den küçük nodüllerden oluşan zorlu bir tarama kümesinde (Anode09) sınamalar yapılmıştır. Tarama başına ortalama 8 yanlış tespit için nodül tespit duyarlılığı %52’dir. Yarışmada ilk altıya giren algoritmalarla karşılaştırılabilir düzeydedir.en_US
dc.description.abstractWe present a novel method to automatically detect lung nodules in CT lung scans. Our method is generalized in the sense that it does not assume/depend a particular organ or a particular nodule type. hence it does not require an organ segmentation. We test our method in a challenging set (Anode09) that is comprised of low dose CT scans which include all types of nodules (solid, ground glass opacity, juxta-fissural, juxta-vascular) of less than 10mm in size. Our method produces 8 false positives per scan for true positive rate of 52%, which is comparable to the first 6 results from the contest.en_US
dc.description.versionPublisher's Versionen_US
dc.identifier.citationÇam, İ. & Tek, F. B. (2016). Interactive learning based nodule detection in ct lung volumes. Paper presented at the 2016 24th Signal Processing and Communication Application Conference, SIU 2016 - Proceedings, 2021-2024. doi:10.1109/SIU.2016.7496166en_US
dc.identifier.doi10.1109/SIU.2016.7496166
dc.identifier.endpage2024
dc.identifier.isbn9781509016792
dc.identifier.scopus2-s2.0-84982785232
dc.identifier.scopusqualityN/A
dc.identifier.startpage2021
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11729/1136
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.1109/SIU.2016.7496166
dc.identifier.wosWOS:000391250900482
dc.identifier.wosqualityN/A
dc.indekslendigikaynakWeb of Scienceen_US
dc.indekslendigikaynakScopusen_US
dc.indekslendigikaynakConference Proceedings Citation Index – Science (CPCI-S)en_US
dc.institutionauthorÇam, İlkeren_US
dc.institutionauthorTek, Faik Borayen_US
dc.institutionauthorid0000-0002-8649-6013
dc.language.isoenen_US
dc.peerreviewedYesen_US
dc.publicationstatusPublisheden_US
dc.publisherInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.en_US
dc.relation.ispartof2016 24th Signal Processing and Communication Application Conference, SIU 2016 - Proceedingsen_US
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessen_US
dc.subjectAkciğeren_US
dc.subjectBilgisayarlı tomografien_US
dc.subjectEtkileşimli bölütlemeen_US
dc.subjectNodül tespitien_US
dc.subjectBiological organsen_US
dc.subjectBiomedical imagingen_US
dc.subjectComputed tomographyen_US
dc.subjectComputerised tomographyen_US
dc.subjectComputerized tomographyen_US
dc.subjectCT lung scanen_US
dc.subjectCT lung volumeen_US
dc.subjectFalse positiveen_US
dc.subjectGround-glass opacityen_US
dc.subjectHistogramsen_US
dc.subjectImage databasesen_US
dc.subjectInteractive learningen_US
dc.subjectInteractive segmentationen_US
dc.subjectLungen_US
dc.subjectLung nodule detectionen_US
dc.subjectLung segmentationen_US
dc.subjectLungsen_US
dc.subjectNodule detectionen_US
dc.subjectOrgan segmentationen_US
dc.subjectSignal processingen_US
dc.subjectSignal detectionen_US
dc.subjectSolidsen_US
dc.subjectTrue positive ratesen_US
dc.titleEtkileşimli öğrenme ile akciğer tomografi hacim taramalarında nodül tespitien_US
dc.title.alternativeInteractive learning based nodule detection in ct lung volumesen_US
dc.typeConference Objecten_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
1136.pdf
Boyut:
1.14 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Publisher's Version
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.71 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

MF - Bildiri Koleksiyonu | Bilgisayar Mühendisliği Bölümü / Department of Computer Engineering
Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu