0% Complete
صفحه اصلی
/
نهمین كنفرانس بين المللی مهندسی صنايع و سيستم ها
Enhancing Lung Cancer Diagnosis Accuracy through Autoencoder-Based Reconstruction of Computed Tomography (CT) Lung Images
نویسندگان :
Mohammad Amin Pirian
1
Iman Heidari
2
Toktam Khatibi
3
Mohammad Mehdi Sepehri
4
1- دانشگاه تربیت مدرس
2- دانشگاه تربیت مدرس
3- دانشگاه تربیت مدرس
4- دانشگاه تربیت مدرس
کلمات کلیدی :
Deep Learning،Autoencoder،Computed tomography images reconstruction،Image quality enhancement
چکیده :
Lung cancer is a major global cause of cancer-related deaths, emphasizing the importance of early detection through chest imaging. Accurate reconstruction of computed tomography (CT) lung images plays a crucial role in the diagnosis and treatment planning of lung cancer patients. However, noise present in CT images poses a significant challenge, hindering the precise interpretation of internal tissue structures. Low-dose CT, with reduced radiation risks compared to conventional-dose CT, has gained popularity. Nonetheless, the noise inherent in these images compromises their quality, potentially impacting diagnostic performance. Denoising autoencoder models, and unsupervised deep learning algorithms, offer a promising solution. By reconstructing clean inputs from corrupted ones, the hidden layers of the autoencoder capture robust features. In this study, a dataset of CT images from patients suspected of lung cancer was categorized into four disease groups, aiming to evaluate and compare different autoencoder models in terms of noise reduction and other evaluation criteria. The results demonstrated that all the designed autoencoder models effectively reduced noise in CT images, improving overall image quality. Notably, semi-supervised autoencoder models exhibited superior performance, preserving fine details and enhancing diagnostic information. This research highlights the potential of autoencoder models in improving the accuracy of lung cancer diagnosis by reconstructing CT lung images, emphasizing the importance of noise reduction techniques in enhancing image quality and diagnostic performance, with the semi-supervised approach showing particular promise in preserving critical details.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
Cell Phone Image-Based Persian Rice Detection and Classification Using Deep Learning Techniques
Amin Saeidi Kelishami - Mahmood Saeedi Kelishami - Sajjad Saeedi Kelishami
Enhancing Credit Risk Assessment Using Bagging of Machine Learning Models
Nima Mahmoodian - Reza Ghasemi Yaghin
طراحی شبکه انتقال مواد در مسئله چیدمان تسهیلات با مساحتهای نابرابر با در نظر گرفتن جابجاییهای خالی از بار و انتقال بین مراکز
فاطمه خلیلزاده - مریم رادمان - اردوان آصفوزیری
تحلیل شناسایی نوع کار شهروندان مراجعه کننده به ادارات شهرداری منطقه یک شهرداری تهران با استفاده از روش داده کاوی
رضا رحمانی - پروین بحرایی
A Time-Indexed Model for Online Ride-Sharing Optimization: Benchmarking Online Algorithms
Pouria Shahmiri - Mohammd Hossein Shahmoradi - Kourosh Eshghi
سرمایهگذاری جمعی بدون محدودیت مالی: بررسی قیمتگذاری و استراتژیهای بازاریابی با درنظر گرفتن تبلیغات
علی خانی
Comparative Analysis of Community Detection Algorithms in Large-Scale Financial Transaction Networks
Sara Salimifard - Babak Teimourpor - Elham Akhondzadeh Noughabi - Ruhollah Zeinalipoor
اولویت بندی استراتژی های تاب آوری برای زنجیره تأمین پایدار محصولات فاسد شدنی
شراره سلیمانی - یحیی زارع مهرجردی
بهینه سازی زنجیره تامین پایدار یکپارچه انرژی و مواد شیمیایی از زیست توده طیور
علیرضا حمیدیه - بهاره اخگری ریک
پیشبینی رویگردانی مشتریان یک شرکت اپراتور مخابراتی با استفاده از تکنیکهای دادهکاوی و یادگیری ماشین
محسن فریبرز راد - منیره احمدی منش
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 41.2.5