Automatisk upptäckt av lungknutor är ett viktigt problem vid datoranalys av lungröntgen. I detta papper föreslår vi en ny algoritm för isolering lungabnormiteter (noder) från spiral bröstet låg dos CT (LDCT) skanningar. Den föreslagna algoritmen består av tre huvudsteg. Det första steget isolerar lungknutor, artärer, vener, bronchi, och bronkioler från omgivande anatomiska strukturer. Det andra steget upptäcker lungknutor med hjälp av deformerbara 3D- och 2D-mallar som beskriver typisk geometri och grånivåfördelning inom knutorna av samma typ. Detektionen kombinerar den normaliserade korskorrelationsmallen matchning och en genetisk optimeringsalgoritm. Det sista steget eliminerar de falska positiva knutor (FPN) med hjälp av tre funktioner som kraftfullt definiera de sanna lungknutor. Försök med 200 CT-datauppsättningar visar att det föreslagna tillvägagångssättet gav jämförbara resultat med avseende på experterna.
Ayman m.fl. I REF föreslogs en deformerbar 3D- och 2D-mallar-matchningsmetod för att upptäcka knutor.
Automatic Detection of 2D and 3D Lung Nodules in Chest Spiral CT Scans
{'venue': 'International Journal of Biomedical Imaging', 'journal': 'International Journal of Biomedical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}