Vi håller på att utveckla ett datorstödd diagnossystem för att klassificera maligna och godartade lungknutor som finns på datortomografi. Ett helautomatiskt system utformades för att segmentera nodulen från dess omgivande strukturerade bakgrund i en lokal volym av intresse  och för att extrahera bildfunktioner för klassificering. Bildsegmentering utfördes med en tredimensionell  på 3D på en aktiv kontur. I denna studie användes en datauppsättning på 96 lungknutor, 44 maligna, 52 benigna, från 58 patienter. 3D AC-modellen är baserad på tvådimensionell AC med tillägg av tre nya energikomponenter för att dra nytta av 3D-information: 3D-gradienten, som styr den aktiva konturen för att söka objektytan, 3D-kurvan, som inför en jämnhet begränsning i z-riktningen, och  och 3 på maskenergi, som straffar konturer som växer bortom pleura eller bröstkorgsväggen. Sökandet efter de bästa energivikterna i 3D AC-modellen vägleddes av en simplexoptimeringsmetod. Morfologiska och grå nivå egenskaper extraherades från den segmenterade nodulen. Den gummiband uträtning transform  och RBST har applicerats på skalet av voxels som omger nodulen. Texturfunktioner baserade på run-long statistik extraherades från RBST-avbildningen. En linjär discriminant analysklassare med stegvist funktionsval utformades med hjälp av en andra simplexoptimering för att välja de mest effektiva funktionerna. Engångsprovtagning användes för att träna och testa CAD-systemet. Systemet uppnådde en testarea under mottagarens karakteristiska kurva (A z) på 0,83±0,04. Våra preliminära resultat indikerar att användning av 3D AC-modellen och 3D-strukturen kring nodulen är en lovande metod för segmentering och klassificering av lungknutor med CAD. Segmenteringsprestandan för 3D AC-modellen tränad med vår datauppsättning utvärderades med 23 knutor tillgängliga i Lung Image Database Consortium. Lungnodulen volymer segmenteras av 3D AC-modellen för bästa klassificering var i allmänhet större än de som beskrivs av LIDC radiologer med hjälp av visuell bedömning av noduler gränser.
Way och Al. även utvecklat en ny bild funktion som undersöker texturen vid marginalen av nodulen med hjälp av ett gummiband uträtning transform (RBST) REF.
Computer-aided diagnosis of pulmonary nodules on CT scans: Segmentation and classification using 3D active contours
{'venue': 'Medical physics', 'journal': 'Medical physics', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}