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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.3
- 수록면
- 373 - 381 (9page)
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In this paper, we propose a classification model based on convolutional neural network(CNN) for predicting 2-year recurrence in non-small cell lung cancer(NSCLC) patients using preoperative chest CT images. Based on the region of interest(ROI) defined as the tumor internal and external area, the input images consist of an intratumoral patch, a peritumoral patch and a peritumoral texture patch focusing on the texture information of the peritumoral patch. Each patch is trained through AlexNet pretrained on ImageNet to explore the usefulness and performance of various patches. Additionally, ensemble learning of network trained with each patch analyzes the performance of different patch combination. Compared with all results, the ensemble model with intratumoral and peritumoral patches achieved the best performance (ACC=98.28%, Sensitivity=100%, NPV=100%).
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 제안 방법
3. 실험 데이터 및 결과
4. 결론
REFERENCE
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
J.R. Molina, and P. Yang, et al. “Non-Small Cell Lung Cancer: Epidemiology, Risk Factors, Treatment, and Survivorship,” Mayo Clinic Proceedings. Vol. 83. No. 5, pp. 584-594, 2008.
H. Uramoto and F. Tanaka. “Recurrence after Surgery in Patients with NSCLC,” Translational Lung Cancer Research, Vol. 3, No. 4, pp. 242-249, 2014.
W. Sun, M. Jiang, et al. “Effect of Machine Learning Methods on Predicting NSCLC Overall Survival Time based on Radiomics Analysis,” Radiation Oncology, Vol. 13, No. 1 pp. 1-8, 2018.
Y. Zhang, A. Oikonomou, A. Wong, M.A. Haider, and F. Kalvati, “Radiomics-based Prognosis Analysis for Non-Small Cell Lung Cancer,” Scientific Reports, Vol. 7, No. 7, 46349, 2017.
X. Wang, X. Zhao, et al. “Can Peritumoral Radiomics Increase the Efficiency of the Prediction for Lymph Node Metastasis in Clinical Stage T1 Lung Adenocarcinoma on CT?,” European Radiology, Vol. 29, No. 11, pp. 6049-6058, 2019.
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