L'approche CNN pour la détection du cancer du poumon dans le traitement de l'image

1. Comment CNN est-il utilisé dans la détection du cancer du poumon?
2. Quelle est la méthode CNN pour le traitement d'image?
3. Quel algorithme est utilisé pour la détection du cancer du poumon?

Comment CNN est-il utilisé dans la détection du cancer du poumon?

L'algorithme CNN et le googlenet ont été choisis pour détecter les régions du cancer et les classer en normale et anormale. Pour la mise en œuvre de l'algorithme CNN, une architecture de réseau Deep Convolution appelé VGG-16 a été utilisée comme réseau de base. L'algorithme proposé identifie efficacement le cancer du poumon.

Quelle est la méthode CNN pour le traitement d'image?

Un CNN est une sorte d'architecture de réseau pour les algorithmes d'apprentissage en profondeur et est spécifiquement utilisé pour la reconnaissance d'image et les tâches qui impliquent le traitement des données de pixels. Il existe d'autres types de réseaux de neurones dans l'apprentissage en profondeur, mais pour identifier et reconnaître les objets, les CNN sont l'architecture du réseau de choix.

Quel algorithme est utilisé pour la détection du cancer du poumon?

Algorithme basé sur l'apprentissage en profondeur pour la détection du cancer du poumon sur les radiographies thoraciques en utilisant la méthode de segmentation. Sci Rep. 2022 14 janvier; 12 (1): 727.