(CAD) systemet föreslås i detta dokument för detektion av lungcancer bildar analysen av beräknade tomografi bilder. Under de senaste åren används bildbehandlingsmekanismerna i stor utsträckning inom flera medicinska områden för att förbättra tidigare detekterings- och behandlingsfaser, där tidsfaktorn är mycket viktig för att upptäcka sjukdomen hos patienten så snabbt som möjligt, särskilt i olika cancertyper som lungcancer, bröstcancer. Lungcancer är den näst vanligaste diagnosen cancer i USA, och det är den ledande cancerrelaterade dödsfall i världen, med den nuvarande dödligheten överstiger den av de tre vanligaste cancertyperna (bröst, prostata och kolorektal) tillsammans. I denna forskning, vi övervägde problemet med att utveckla ett automatiserat system för att upptäcka förekomsten av pulmonella knutor i lunga CT. Kärnan i att utveckla ett system som behövs för att fokusera på att upptäcka knutor i sina tidiga stadier, som är de mycket små knutor som sannolikt kommer att förbises av radiologer. Detta papper omfattar cancer detektionssystem baserat på textur funktioner extraheras från skiva av DICOM Lung CT bilder för identifiering av cancerösa knölar. I utvecklingen av detta system passerade vi tillgängliga lung CT-bilder och dess databas i grundläggande tre steg för att uppnå mer noggrannhet i våra experimentella resultat: För det första En förbehandlingsfas med vissa bildförbättring tekniker hjälper till att lösa problemet. Vi prebehandlar bilderna (genom kontrastförbättring, tröskel, filtrering och blob analys) som erhålls efter skanning av Lung CT-avbildningar och för det andra separerar de misstänkta noduleområdena (SNA) från bilden genom en segmenteringsprocess genom att använda tröskelsegmenteringsmekanismen av Otsu tröskelalgoritm och regionväxande tekniker. Slutligen förlitade vi oss på Texture funktioner som hjälper oss att göra en jämförelse mellan cancer och icke cancerösa bilder. För att kunna upptäcka cancerrelaterade knölar måste vi skilja de cancerogena knölarna från de icke cancerogena. Vi utvecklade ett artificiellt neuralt nätverk för att skilja dem åt. Vi tränade neurala nätverket genom backpropagation algoritm och testade det med olika bilder från en databas av DICOM CT Lung bilder av NIH / NCI Lung Image Database Consortium (LIDC) dataset.
I REF föreslogs en datorstödd diagnossystem för att upptäcka lungcancer baserat på textur funktioner ta ut från delen av DICOM Lung CT bilder.
Computer Aided Diagnosis System for Detection of Lung Cancer in CT Scan Images
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer and Electrical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}