CAD2 Armato, Samuel et al., 2011, The Lung Image Database Consortium (LIDC) and Image Database Resource Initiative (IDRI): A completed reference database of lung nodules on CT scans # Summary #1. Purpose: To develop computer-aided diagnostic (CAD) methods for lung nodule detection, classification, and quantitative assessment, they established the Lung Image Database Consortium (LIDC) and Image Database Resource Initiative (IDRI) to complete the database.2. Methods: The LIDC/IDRI Database contains 1018 cases, each consisting of images from a clinical thoracic CT scan and an a.. 2025. 2. 27. Park et al., 2021, Computer-aided Detection of Subsolid Nodules at Chest CT: Improved Performance with Deep Learning-based CT Section Thickness Reduction # 세줄 요약 # 목적: CT section Thickness에 따라 CAD(Computer Aided Diagnosis)의 SSN(subsolid nodules) 검출 성능을 비교해보고, 딥러닝 기반의 super-resolution 기술을 적용하여 CT section Thickness를 변화시켰을 때 검출 성능이 향상되는지를 확인하는 것이 연구 목표이다. 방법: Lung CT 영상은 thick setction에 따라 각각 1, 3, 5mm 영상들을 모두 가진 환자들의 데이터를 모았으며(SSN은 6~30mm 이내의 결절들만 ground-truth로 레이블링), 각 thick setction에 따라 CAD로 검출을 시키고 추가로 3, 5mm thickness 영상들은 1mm thickness로 super-.. 2023. 5. 2. 이전 1 다음
