Syfte: Syftet med denna studie var att utveckla en ny metod för automatiserad lungknutdetektering i serieavsnittet CT-bilder med användning av egenskaperna hos 3D-utseendet hos de knölar som skiljer sig från kärlen. Lungknutor detekterades i fyra steg. För det första, för att minska antalet intresseregioner och beräkningstiden, segmenterades CT:s lungregioner med hjälp av Genetic Cellular Neural Networks (G-CNN). Därefter, för varje lungregion, ROI anges med hjälp av 8 riktningssökning; +1 eller -1 värden tilldelades varje voxel. 3D ROI-avbildningen erhölls genom att kombinera alla 2-Dimensional (2D) ROI-avbildningar. En 3D-mall skapades för att hitta den noduleliknande strukturen på 3D ROI-avbildningen. Konvolution av 3D ROI-bilden med den föreslagna mallen stärker de former som liknar dem i mallen och det försvagar de andra. Slutligen tillämpades luddig regelbaserad tröskelering och ROI:s hittades. För att testa systemets effektivitet använde vi 16 lådor med totalt 425 skivor, som togs från Lung Image Database Consortium (LIDC). Det datorstödda diagnossystemet (CAD) uppnådde 100% känslighet med 13,375 FP per fall när nodulens tjocklek var större än eller lika med 5,625 mm. Våra resultat indikerar att detektionsprestandan hos vår algoritm är tillfredsställande, och detta kan mycket väl förbättra prestandan hos datorstödd detektion av lungknutor. antalet fall av lungcancer ökar år för år, så screening för denna sjukdom har blivit populärt i avancerade länder (1). Detektion av lungcancer på ett tidigt stadium är mycket viktigt för att bota det; dock är det mycket svårt för radiologer att upptäcka och diagnostisera lungcancer på lungröntgen bilder på grund av följande skäl. Det finns många vävnader som överlappar varandra på lungröntgen. Förekomsten av cancertumörer skyms av överliggande revben, bronki, blodkärl och andra normala anatomiska strukturer. Skuggorna av cancertumörer som ses på bröst röntgenbild är oftast vaga och subtila, och de tenderar att missas. Utvecklingen av ett pålitligt datorstödd diagnossystem (CAD) för lungcancer är ett av de viktigaste forskningsområdena inom området medicinsk bildbehandling. Olika CAD-metoder har föreslagits för att upptäcka lungknutor. Giger m.fl. (2) detekterade knutor med användning av flera grånivåers tröskel och ett regelbaserat tillvägagångssätt.
Ozekes et al REF segmenterade lungorna av CT-avbildningarna med hjälp av Genetic Cellular Neural Networks (G-CNN).
Nodule Detection in a Lung Region that's Segmented with Using Genetic Cellular Neural Networks and 3D Template Matching with Fuzzy Rule Based Thresholding
{'venue': 'Korean Journal of Radiology', 'journal': 'Korean Journal of Radiology', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}