Lungcancer är en av de vanligaste sjukdomarna i världen som kan behandlas om lungknutor upptäcks i deras tidiga stadier av tillväxt. Denna studie utvecklar ett nytt ramverk för datorstödd detektion av lungknutor genom en helautomatisk analys av datortomografi (CT) bilder. I detta arbete matas CT-data i flera lager in i ett förbearbetningssteg som utnyttjar en adaptiv diffusionsbaserad utjämningsalgoritm där parametrarna automatiskt justeras med hjälp av en anpassningsteknik. Efter flera nivåer av morfologisk filtrering, de regioner av intresse (ROI) extraheras från släta bilder. Den statistiska regionen Merging (SRM) algoritm tillämpas på ROI för att segmentera varje skikt av CT-data. Extraherade segment i på varandra följande lager analyseras sedan på ett sådant sätt att om de skär mer än ett fördefinierat antal pixlar, är de märkta med ett liknande index. Gränserna för segmenten i angränsande skikt som har samma index kopplas sedan samman för att bilda tredimensionella objekt som nodulen kandidater. Efter att ha extraherat fyra spektral, en morfologisk och en textural funktion från alla kandidater, de slutligen klassificeras i noduler och icke-noduler med hjälp av Support Vector Machine (SVM) klassificerare. Den föreslagna ramen har tillämpats på två uppsättningar lung CT-bilder och dess prestanda har jämförts med nio andra konkurrerande toppmoderna metoder. Den föreslagna metodens avsevärda effektivitet har också visat sig kvantitativt och validerats av kliniska experter.
Aghabalaei m.fl. REF utformade en uppsättning spektral, textur och form funktioner för att karakterisera noduler, och sedan använt stöd vektor maskin (SVM) klassificering för att klassificera kandidat noduler.
AUTOMATIC LUNG NODULE DETECTION BASED ON STATISTICAL REGION MERGING AND SUPPORT VECTOR MACHINES
{'venue': None, 'journal': 'Image Analysis & Stereology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}