[Retracted] Dense Convolutional Neural Network for Detection of Cancer from CT Images
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Dossier post-publication
- Nature
- Retraction
- Motif
- Compromised Peer Review;Investigation by Journal/Publisher;Investigation by Third Party;Paper Mill;Unreliable Results and/or Conclusions;
- Date
- 12/29/2023 0:00
- Signalé par OpenAlex ?
- Oui
Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».
Résumé
In this paper, we develop a detection module with strong training testing to develop a dense convolutional neural network model. The model is designed in such a way that it is trained with necessary features for optimal modelling of the cancer detection. The method involves preprocessing of computerized tomography (CT) images for optimal classification at the testing stages. A 10-fold cross-validation is conducted to test the reliability of the model for cancer detection. The experimental validation is conducted in python to validate the effectiveness of the model. The result shows that the model offers robust detection of cancer instances that novel approaches on large image datasets. The simulation result shows that the proposed method provides analyzes with 94% accuracy than other methods. Also, it helps to reduce the detection errors while classifying the cancer instances than other methods the several existing methods.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
La notice
- Revue
- BioMed Research International
- Thématique
- Radiomics and Machine Learning in Medical Imaging
- Domaine
- Medicine
- Établissements canadiens
- Toronto Metropolitan University
- Organismes subventionnaires
- Saint Joseph UniversityKing Saud UniversitySaveetha Dental College
- Mots-clés
- Convolutional neural networkCancerComputer scienceArtificial intelligencePattern recognition (psychology)MedicineRadiologyInternal medicine
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui