Artificial intelligence based prediction on lung cancer risk factors using deep learning

要約

タイトル：深層学習を用いた肺がんリスクファクターの人工知能に基づく予測

要約：

– 患者の症状の捉え方定義は早期に行われなければならず、肺がんの研究は予測を立てるための重要な要素である。
– 本研究は、畳み込みニューラルネットワークを使用して、非常に高い正確度で肺がんを検出できるモデルを開発することを目的としている。
– VGG16、InceptionV3、Resnet50と比較して、このモデルは正確度94％および最小の損失0.1％を達成した。
– 残りの属性は、最高のパフォーマンスを達成するためにも重要である。
– また、この調査は、扁平上皮癌、正常、腺癌、大細胞癌が最も重要なリスクファクターであることを明らかにしている。

要約(オリジナル)

In this proposed work, we identified the significant research issues on lung cancer risk factors. Capturing and defining symptoms at an early stage is one of the most difficult phases for patients. Based on the history of patients records, we reviewed a number of current research studies on lung cancer and its various stages. We identified that lung cancer is one of the significant research issues in predicting the early stages of cancer disease. This research aimed to develop a model that can detect lung cancer with a remarkably high level of accuracy using the deep learning approach (convolution neural network). This method considers and resolves significant gaps in previous studies. We compare the accuracy levels and loss values of our model with VGG16, InceptionV3, and Resnet50. We found that our model achieved an accuracy of 94% and a minimum loss of 0.1%. Hence physicians can use our convolution neural network models for predicting lung cancer risk factors in the real world. Moreover, this investigation reveals that squamous cell carcinoma, normal, adenocarcinoma, and large cell carcinoma are the most significant risk factors. In addition, the remaining attributes are also crucial for achieving the best performance.

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