Technologies: Глубокое обучение, CNN, SVM, statistics

Мы провели метаанализ более 600 научных работ, посвященных автоматизированным методам обнаружения рака легких на рентгеновских снимках за период с 1993 по 2020 год. Цель состояла в том, чтобы определить эффективность методов, основанных на глубоком обучении, включая сверточные нейронные сети (CNN) по сравнению с классическими методами, такими как машины опорных векторов (SVM), деревья решений, случайные леса, линейный дискриминантный анализ (LDA), методы кластеризации и т. д.

Метаанализ включает в себя сравнение двух групп методов с использованием статистических показателей, форест-графика и графика воронки.