Den automatiska upptäckten av lungknutor kopplade till andra lungstrukturer är en användbar men utmanande uppgift i lung CAD-system. I detta dokument föreslår vi en stratifierad statistisk inlärningsmetod för att identifiera om en kandidat nodule som upptäcks i CT-bilder ansluter till någon av tre andra större lunganatomier, nämligen kärl, fissur och lungvägg, eller är ensam med bakgrund parenkyma. Först utvecklar vi en helt automatiserad voxel-by-voxel märkning/segmentering metod för nodule, kärl, fissur, lungvägg och parenkyma ges en 3D lung image, via en enhetlig funktion uppsättning och klassificerare under villkorligt slumpmässigt fält. För det andra, de genererade klass Sannolikhet Response Maps (PRM) av voxel-nivå klassificerare, används för att bilda den så kallade parvis Sannolikhet Co-occurence Maps (PCM) som kodar den rumsliga kontextuella korrelationer av kandidat nodulen, i förhållande till andra anatomiska landmärken. Baserat på PCMs, högre nivå klassificerare tränas för att känna igen om nodulen berör andra lungstrukturer, som ett multi-label problem. Vi presenterar också en ny iterativ fissur struktur förbättring filter med överlägsen prestanda. För experimentell validering skapar vi en kommenterad databas med 784 subvolymer med knölar av olika storlekar, former, densiteter och kontextuella anatomier, och från 239 patienter. Hög noggrannhet av multi-klass voxel märkning uppnås 89,3%  på 91,2%. Området under ROC Curve (AUC) för fartyg, fissur och lungvägg konnektivitet klassificering når 0.8676, 0.8692 respektive 0.9275.
I Wus arbete REF, ett system skapades för att främst upptäcka om en lungknuta är ansluten till någon av de stora lunganatomier.
Stratified learning of local anatomical context for lung nodules in CT images
{'venue': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}