Syfte: Papperet presenterar ett komplett datorstödd detektionssystem (CAD) för detektion av lungknutor i datortomografibilder. En ny blandad funktionsvals- och klassificeringsmetod tillämpas för första gången på ett svårt problem med medicinsk bildanalys. Metoder: CAD-systemet utbildades och testades på bilder från det offentligt tillgängliga Lung Image Database Consortium (LIDC) på National Cancer Institutes webbplats. Systemets detektionsstadium består av en nodulesegmenteringsmetod baserad på filter för knut- och kärlförstärkning och en beräknad divergensfunktion för att lokalisera centra för noduleklustren. I det följande klassificeringsstadiet, invarianta egenskaper, som definieras på ett mätkoordinatsystem, används för att skilja mellan verkliga knölar och vissa former av blodkärl som lätt genererar falska positiva upptäckter. Prestanda av den nya funktionen-selektive klassificerare baserad på genetiska algoritmer och artificiella neurala nätverk (ANNs) jämförs med den av två andra etablerade klassificerare, nämligen stöd vektor maskiner (SVMs) och fast-topologi neurala nätverk. En uppsättning 235 slumpmässigt utvalda fall från LIDC-databasen användes för att utbilda CAD-systemet. Systemet har testats på 125 oberoende fall från LIDC-databasen. Resultat: Den totala prestandan för den fasta-topologin ANN klassificerare något överstiger den för de andra klassificeringarna, förutsatt att antalet interna ANN noder väljs väl. Att göra utbildade gissningar om antalet interna ANN noder behövs inte i den nya funktionen-selektive klassificerare, och därför är denna klassificering fortfarande intressant på grund av dess flexibilitet och anpassningsförmåga till komplexiteten i klassificeringsproblem som ska lösas. Vår fix-topologi ANN klassificerare med 11 dolda noder når en detektionskänslighet på 87,5% med ett genomsnitt av fyra falska positiva per skanning, för noduler med diameter större än eller lika med 3 mm. Analys av de falska positiva punkterna visar att en betydande andel (18 %) av dem är mindre knölar, mindre än 3 mm i diameter. Slutsatser: Ett komplett CAD-system med nya funktioner presenteras och dess prestanda med tre separata klassificeringar jämförs och analyseras. Den övergripande prestandan hos vårt CAD-system utrustat med någon av de tre klassificeringarna är bra med avseende på andra metoder som beskrivs i litteraturen.
Tan et al REF utvecklade ett system för att upptäcka och klassificera lungknutor.
A novel computer‐aided lung nodule detection system for CT images
{'venue': 'Medical physics', 'journal': 'Medical physics', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}