[Enquête] Kaggle --Data Science Bowl 2017, solution pour la 2e place

Il s'agit d'une enquête sur la solution de deuxième place du concours de détection du cancer du poumon de Kaggle Data Science Bowl 2017 [^ 1](ci-après dénommé DSB2017).

Qu'est-ce que DSB2017

En tant que flux de détection, il existe une masse blanchâtre appelée nodule pulmonaire [^ 7] dans l'image CT, et si elle est maligne, il peut y avoir un cancer du poumon. Par conséquent, pour que l'ordinateur détecte le cancer du poumon,

  1. Détecter les ombres de la tête
  2. Déterminez si vous avez un cancer du poumon

Il semble qu'il existe de nombreuses méthodes qui adoptent une approche de détection par jugement en deux étapes.

Ensemble de données externe

LUNA16

LIDC-IDRI

lidc_idrc_table.png

Julian

environnement

approche

--Utilisation d'une tumeur maligne marquée par un médecin du LIDC --Utilisez l'étiquette négative de LUNA16 (patient normal) (Luna16 n'a que des informations sur les nodules pulmonaires et aucun ensemble de données indiquant s'il est malin ou non, de sorte que les données de cas positives ne peuvent pas être utilisées pour ce concours.) -1 conversion de Boxel en boxel isotrope de 1 mm

étiquette

modèle

--32x32x32 3D ConvNet détecte les nodules pulmonaires et détermine s'ils sont malins en même temps. (Daniel divisé en deux étapes)

Détection de tissu étrange

―― Outre le jugement de 3D ConvNet, nous essayons également de détecter des tissus étranges.

Décision finale

Daniels

approche

--Utilisation d'un ConvNet 3D de type ResNet 64x64x64 --Utiliser les informations sur les tumeurs malignes et les nodules LIDC --Utilisez U-Net [^ 6] pour extraire les zones suspectes

References


  1. LUNA16, 2016. ↩︎

  2. LIDC-IDRI, 2016. ↩︎

  3. dmlc, Xgboost ↩︎

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