Machine Learning Algorithm for Detecting Lung Cancer: A Review

Das Kapitel geht auf die entscheidende Rolle maschineller Lernalgorithmen bei der Erkennung von Lungenkrebs ein und betont die Verwendung medizinischer Bilder wie MRI-Scans, Röntgen- und CT-Scans. Darin wird die Entwicklung computergestützter Diagnosesysteme (CAD) seit 1980 und ihre Auswirkungen auf die Senkung der Sterblichkeitsraten diskutiert. Der Bericht deckt verschiedene maschinelle Lernalgorithmen ab, darunter lineare Regression, Random Forest und Unterstützungsvektormaschinen, hebt aber die überlegene Leistung von Deep-Learning-Modellen wie konvolutionalen neuronalen Netzwerken (CNN) und rezidivierenden neuronalen Netzwerken (RNN) bei der Erkennung von Lungenkrebs hervor. Das Kapitel vergleicht auch die Wirksamkeit von CT-Scans und Röntgenstrahlen bei der Erkennung von Lungenerkrankungen und liefert eine detaillierte Analyse der Vorverarbeitungs- und Klassifizierungsstadien, die bei der Identifizierung von Lungenkrebs mithilfe von KI-Strategien beteiligt sind. Darüber hinaus fasst er wichtige Literatur zu diesem Thema zusammen und zeigt die Fortschritte und Herausforderungen bei der Anwendung künstlicher Intelligenz zur Früherkennung von Lungenkrebs auf.