Computed Tomography (CT) bilder är viktigt för lungcancer prognos. På grund av dess otydliga gränser är manuell upptäckt och segmentering av GGN arbetsintensiv och problematisk. I detta dokument föreslår vi en ny flernivåbaserad inlärningsram för automatisk detektion och segmentering av GGN i lung CT-bilder. Våra huvudsakliga bidrag är: För det första en flernivåbaserad statistisk inlärningsbaserad metod som sömlöst integrerar segmentering och detektion för att förbättra den övergripande noggrannheten för GGN-detektion (i en delvolym). Klassificeringen görs på två nivåer, både voxel-nivå och objektnivå. Algoritmen börjar med en trefas Voxel-nivå klassificering steg, med hjälp av volymetriska funktioner som beräknas per voxel för att generera en GGN klass-villkorlig sannolikhet karta. GGN kandidater extraheras sedan från denna sannolikhet karta genom att integrera tidigare kunskap om form och plats, och GGN objektnivå klassificering används för att bestämma förekomsten av GGN. För det andra används en omfattande uppsättning volymetriska funktioner för att fånga GGN-utseendet. Slutligen, enligt vår bästa kunskap, GGN dataset som används för experiment är en storleksordning större än tidigare arbete. Effektiviteten hos vår metod visas på en datauppsättning på 1100 delvolymer (100 innehållande GGN) som extraherats från cirka 200 försökspersoner.
På liknande sätt presenterades i Taos arbete REF, tidig upptäckt av markglasknutor (GGN) i lung CT-bilder, som är en flernivå statistisk inlärningsbaserad ram för automatisk detektion och segmentering av GGN.
Multi-level Ground Glass Nodule Detection and Segmentation in CT Lung Images
{'venue': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'journal': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}