Improving Accuracy of Lung Nodule Classification Using Deep Learning with Focal Loss.

Tran, Giang Son; Nghiem, Thi Phuong; Nguyen, Van Thi; Luong, Chi Mai; Burie, Jean-Christophe

Tran, Giang Son; Nghiem, Thi Phuong; Nguyen, Van Thi; Luong, Chi Mai; Burie, Jean-Christophe.

Afiliación

Tran GS; ICTLab, University of Science and Technology of Hanoi, Vietnam Academy of Science and Technology, 18 Hoang Quoc Viet, Cau Giay, Hanoi, Vietnam.
Nghiem TP; Sorbonne Université, IRD, UMMISCO, Unité de Modélisation Mathématiques et Informatique des Systèmes Complexes, F-93143 Bondy, France.
Nguyen VT; ICTLab, University of Science and Technology of Hanoi, Vietnam Academy of Science and Technology, 18 Hoang Quoc Viet, Cau Giay, Hanoi, Vietnam.
Luong CM; Medical Science and Technology Laboratory, University of Science and Technology of Hanoi, Vietnam Academy of Science and Technology, 18 Hoang Quoc Viet, Cau Giay, Hanoi, Vietnam.
Burie JC; Department of Radiology, Vietnam National Cancer Hospital, Hanoi, Vietnam.

J Healthc Eng ; 2019: 5156416, 2019.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-30863524

Asunto(s)

Aprendizaje Profundo; Neoplasias Pulmonares/clasificación; Neoplasias Pulmonares/diagnóstico por imagen; Interpretación de Imagen Radiográfica Asistida por Computador/métodos; Nódulo Pulmonar Solitario/clasificación; Nódulo Pulmonar Solitario/diagnóstico por imagen; Bases de Datos Factuales; Aprendizaje Profundo/estadística & datos numéricos; Detección Precoz del Cáncer/métodos; Detección Precoz del Cáncer/estadística & datos numéricos; Humanos; Redes Neurales de la Computación; Interpretación de Imagen Radiográfica Asistida por Computador/estadística & datos numéricos; Tomografía Computarizada por Rayos X/estadística & datos numéricos

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Interpretación de Imagen Radiográfica Asistida por Computador / Nódulo Pulmonar Solitario / Aprendizaje Profundo / Neoplasias Pulmonares Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Evaluation_studies / Screening_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: J Healthc Eng Año: 2019 Tipo del documento: Article País de afiliación: Vietnam Pais de publicación: Reino Unido

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