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
نقشه راه سبد هوشمندسازی دانشگاههای صنعتی کشور با درنظرگرفتن سطح هوشمندسازی، اولویتبندی و ریسک پروژههای سبد
محمدجواد اسلامی - سید محمد میرعباسی - سیدحسن قدسیپور
ارائه یک مدل ریاضی برای مسئله مکانیابی مراکز امدادی پس از فاجعه با رویکرد احتمالی - استوار
مسعود سلیمان پور - سعید فضائلی
استخراج مشخصههای HMM-محور جهت پیشبینی رفتار تراکنشی مشتری با استفاده از مدل یادگیری عمیق
غزاله شهیدی - مریم توسلی سیرت - امیرحسین قبیله - علیرضا بادامچی - نرجس شفیعی بوانی - جواد نیکورزم
پایش میانگین طول عمر محصولات با استفاده از نمودارهای کنترل شوهارت و EWMA تحت آزمون طول عمر سانسورشدگی خرابی
پوریا محمدیپور - هیوا فاروقی - حسن رسائی
توسعه مدل زنجیره تامین تابآور
نازنین شهسواری - سعید دهنوی
مسئله مکان یابی ایستگاه های تاکسی هوایی با بهره گیری از رویکرد های یادگیری ماشین و تصمیمگیری
محمدرضا رسولی - سید امیررضا صالحی امیری - مجید خدمتی
انتخاب تأمینکننده پایدار در صنایع حوزه سلامت با استفاده از روش مارکوس فازی
ویدا کرباسی - محمود شهرخی
مدل ارزیابی اقتصادی نوسازی واگنهای مسافری؛ مطالعه موردی شرکت قطارهای مسافری رجا
شیما قربان زاده - حمیدرضا احدی
رویکرد توسعه یافته جدید GRA-CRADIS برای انتخاب تامین کننده در مسائل تدارکات پروژه با در نظر گرفتن ریسک
فائزه صادقی - سید میثم موسوی - آرزو جهانگیرزاده
مروری بر کاربرد تکنیکهای یادگیری ماشین در تشخیص زودهنگام بیماری تیروئید
محبوبه مدنی - صبا صارمی نیا
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 41.7.6