Förkortningar: MIP = projektion av maximal intensitet, ROC = mottagare som fungerar egenskapen Helical computed tomography (CT) är den känsligaste avbildningsmodaliteten för detektion av pulmonella knölar. En enda CT-undersökning ger dock en stor mängd bilddata. Därför har ett datoriserat system utvecklats för att automatiskt upptäcka pulmonella knölar på CT-bilder. Detta system omfattar både två- och tredimensionella analyser. Inom varje avsnitt, grå nivå tröskelmetoder används för att segmentera bröstkorgen från bakgrunden och sedan lungorna från bröstkorgen. En rullande boll algoritm appliceras på lungsegmenteringskonturerna för att undvika förlust av juxtapleurala knutor. Flera grå nivå tröskelvärden tillämpas på volymetriska lungregioner för att identifiera noduler kandidater. Dessa kandidater representerar både knölar och normala lungstrukturer. För varje kandidat beräknas två- och tredimensionella geometriska och grånivåer. Dessa egenskaper slås samman med linjär diskriminant analys för att minska antalet kandidater som motsvarar normala strukturer. Denna metod tillämpades på en databas i 17 fall. Analys av mottagarens verksamhetsegenskaper (ROC) användes för att utvärdera den automatiska klassificeringen. Resultaten gav en yta under ROC-kurvan på 0,93 i uppgiften att klassificera kandidater som upptäcktes under tröskeln som noduler eller nonnodules.
Armato m.fl. REF först tillämpa flera grå nivå tröskel för volymetriska lungregioner för att extrahera nodule kandidat.
Computerized detection of pulmonary nodules on CT scans.
{'venue': 'Radiographics : a review publication of the Radiological Society of North America, Inc', 'journal': 'Radiographics : a review publication of the Radiological Society of North America, Inc', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}