Syftet med detta arbete är att utveckla en dator-stödd diagnos  för att differentiera maligna och godartade lungknutor på datortomografi. Ett helautomatiskt system utformades för att segmentera nodulen från dess omgivande strukturerade bakgrund i en lokal volym av intresse  och för att extrahera bildfunktioner för klassificering. Bildsegmentering utfördes med en 3D aktiv konturmetod. Den ursprungliga konturen erhölls som gräns för ett binärt objekt genererat av k-medel som klungar inom VOI och jämnas ut genom morfologisk öppning. I denna studie användes en datauppsättning på 256 lungknutor, 124 maligna och 132 benigna, från 152 patienter. Förutom morfologiska och textur funktioner, författarna utformade nya nodule yta funktioner för att karakterisera lungknutan yta jämnhet och form oegentlighet. Effekterna av två demografiska särdrag, ålder och kön, som komplement till bildfunktionerna undersöktes också. En linjär discriminantanalys av LDA som byggdes med funktioner från stegvis funktionsval tränades med hjälp av simplexoptimering för att välja de mest effektiva funktionerna. För att minska den optimistiska skevheten när det gäller att uppskatta testprestandan för CAD-systemet utvecklades ett system för provtagning med två slingor. Arealen under mottagaren som fungerar karakteristiska kurvan, A z, för testfallen förbättrades avsevärt  på p 0.05 på mellan 0.821 och 0.026 till 0.857 på 0,023 när de nyutvecklade bildegenskaperna inkluderades med de ursprungliga morfologiska och texturmässiga egenskaperna. Ett liknande experiment som utfördes på datauppsättningen begränsad till primära cancerformer och benigna knölar, exklusive de metastaserande cancertyperna, resulterade också i ett förbättrat test A z, även om förbättringen inte nådde statistisk signifikans. De två demografiska egenskaperna påverkade inte avsevärt CAD-systemets prestanda när de lades till det funktionsutrymme som innehöll de morfologiska, texturmässiga och nya gradientfälten och radierna. För att undersöka om en supportvektormaskin kan uppnå bättre prestanda över LDA-klassaren jämförde vi LDA:s och SVM:s prestanda med olika kärnor och parametrar. Huvudkomponentanalys användes för att minska dimensionaliteten i funktionsutrymmet för både LDA- och SVM-klassificeringarna. När antalet utvalda huvudkomponenter varierades, var det högsta testet A z bland SVM:erna av olika kärnor och parametrar något högre än LDA:s i enloopen leave-one-case-out omampling. Ingen SVM med fast arkitektur presterade dock konsekvent bättre än LDA i det urval av huvudkomponenter som valts. Denna studie visade att författarnas föreslagna segmentering och funktionsextraktion tekniker är lovande för att klassificera lungknutor på CT-bilder.
I en förbättrad version av deras CAD system för att förutsäga lungknutor malignitet, Way et al. utvecklat tre uppsättningar av nya bildfunktioner för att bättre mäta ytan jämnhet och gräns oegentlighet nodulen: gradient magnitud statistik, gradient profil statistik, och radi statistik Ref.
Computer-aided diagnosis of pulmonary nodules on CT scans: Improvement of classification performance with nodule surface features
{'venue': 'Medical physics', 'journal': 'Medical physics', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}