I detta dokument föreslås en ny datortomografi (CT) lungknuta datorstödd detektion (CAD) metod för att upptäcka både fasta knölar och markglas opacitet (GGO) knölar (del fast och icke fast). Denna metod består av flera steg. För det första är lungregionen segmenterad från CT-data med hjälp av en suddig tröskelmetod. Därefter, den volymetriska form index karta, som är baserad på lokala Gaussiska och genomsnittliga kurvor, och "punkt" karta, som är baserad på eigenvärden av en hessisk matris, beräknas för varje voxel i lungorna för att förbättra objekt av en specifik form med höga sfäriska element (såsom nodule objekt). Kombinationen av formindex (information om lokal form) och "punkt"-funktioner (information om lokal intensitetsspridning) ger en bra strukturdeskriptor för den ursprungliga generering av nodulekandidater. Antigeometrisk diffusion, som sprider sig över bildkanterna, används som ett förbehandlingssteg. Bildkanternas jämnhet gör det möjligt att exakt beräkna voxelbaserade geometriska egenskaper. Adaptiv tröskel och modifierade förväntanmaximeringsmetoder används för att segmentera potentiella noduler objekt. Regelbaserad filtrering används först för att ta bort lätt otillåtna nonnodule objekt. Detta följs av en viktad vektor maskin (SVM) klassificering för att ytterligare minska antalet falskt positiva (FP) objekt. Den föreslagna metoden har utbildats och validerats på en klinisk datauppsättning av 108 thoraxiska datortomografier med hjälp av ett brett spektrum av dosnivåer för rör som innehåller 220 knutor (185 fasta knutor och 35 GGO-knutor) som bestäms av en process för att läsa sanningen på marken. Datan delades upp slumpmässigt i tränings- och testdatauppsättningar. De experimentella resultaten med hjälp av den oberoende datauppsättningen indikerar en genomsnittlig detektionsfrekvens på 90,2 %, med cirka 8,2 FP/scan. Vissa utmanande knutor som icke-sfäriska knutor och lågkontrastdelfasta och icke-fasta knutor identifierades, medan de flesta vävnader såsom blodkärl uteslöts. Metodens höga detektionshastighet, snabba beräkningar och tillämplighet på olika bildförhållanden och noduletyper visar mycket lovande för kliniska tillämpningar.
Nyligen, Ye et al. REF kombinerade volymetrisk form index och "punkt" kartor följt av adaptiv tröskel och modifierade förväntan-maximering metoder för att segmentera potentiella nodule objekt.
Shape-Based Computer-Aided Detection of Lung Nodules in Thoracic CT Images
{'venue': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}