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
Development of a mathematical model to optimize blood bank costs
Mahdieh Dehghani meybodi - Mohammad saber Fallahnezhad
ارائه مدل یکپارچه در زنجیره تامین صنعت مبلمان و استخراج شاخص های ریسک (مطالعه موردی صنعت مبلمان استان همدان)
پریسا ملک مدنی - نفیسه سلیمانی
بهینه سازی قرار ملاقات بیماران در شرایط عدم قطعیت در فرآیندهای درمانی با رویکرد شبیهسازی (در پاندمی کوید ۱۹)
احسان دنیوی - یلدا کاتبی
طراحی مدل کسب و کار بازار صنایع دستی مطالعه موردی استان زنجان
علی ستاری - مجید حیدری
مدیریت ریسک و بهبود عملکرد در پاییندست زنجیرهتامین با تمرکز بر کیفیت دادهها و شفافیت
علیرضا حق شناس نصرآبادی - رضا قاسمی یقین
The Challenges and Opportunities of Reverse Logistics in Humanitarian Supply Chain
Hamed Ghazizadeh - Fereshteh Parvaresh
مدل برنامهریزی عدد صحیح آمیختـه برای مساله بالانس خطوط مونتاژ چند محصولی
فهیمه تنهایی
Data-Driven Robust Optimization Model For A Sustainable Inventory Scheduling Framework
Ali Najaf Najafi
Digital data source design for intelligent transportation system data analysis
Seyed Omid Hasanpour Jesri - Pedram Ahmadian
طراحی زنجیره تامین دارو: رویکرد یکپارچه
زهرا خوجه - طوبی درویش محمدی - محمد مهاجر تبریزی
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.2.1