Sammanfattning av denna webbsida: Ett datorstödd detektionssystem (CAD) är till hjälp för radiologer för att upptäcka pulmonella knölar på ett tidigt stadium. I detta dokument föreslår vi en ny pulmonell detektionsmetod baserad på hierarkisk blockklassificering. Det föreslagna CAD-systemet består av tre steg. I det första steget är inmatningskalkylerade tomografibilder uppdelade i tredimensionella blockbilder, och vi tillämpar entropianalys på blockbilderna för att välja informativa block. I det andra steget är de valda blockbilderna segmenterade och anpassade för att upptäcka nodulekandidater. I det sista steget klassificerar vi nodulens kandidatbilder till noduler och icke-noduler. Vi extraherar har vektorer av objekten i de valda blocken. Slutligen används stödvektorn för att klassificera de extraherade vektorerna. Det föreslagna systemets prestanda utvärderas i Lung Image Database Consortiums databas. Den föreslagna metoden har avsevärt minskat de falska positiva effekterna i nodulenkandidaterna. Det uppnådde 95,28% känslighet med endast 2,27 falska positiva per skanning.
Choi och Choi REF införde en pulmonell detektionsmetod med hierarkisk blockklassificering.
Article Automated Pulmonary Nodule Detection System in Computed Tomography Images: A Hierarchical Block Classification Approach
{'venue': 'Entropy', 'journal': 'Entropy', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}