Abstract-I denna studie föreslår vi en ny patologisk lungsegmentering metod som tar hänsyn till grannar tidigare begränsningar och en ny patologi erkännande system. Vårt föreslagna ramverk har två steg; under steg ett anpassade vi den fuzzy connectness (FC) bildsegmenteringsalgoritmen för att utföra inledande lungparenkymaextraktion. Parallellt uppskattar vi lungvolymen med hjälp av Rib-cage information utan att uttryckligen avgränsa lungorna. Detta rudimentära, men intelligenta lungvolym estimeringssystem gör det möjligt att jämföra volymskillnader mellan bröstkorg och FC-baserade lungvolymmätningar. Betydande volymskillnad indikerar förekomsten av patologi, som åberopar det andra steget i den föreslagna ramen för förfining av segmenterad lunga. I steg två, textur-baserade funktioner används för att upptäcka onormala bildmönster (konsolideringar, malet glas, interstitiell förtjockning, träd-inbud, honung combing, nodules, och mikro-nodules) som kan ha missats under det första stadiet av algoritmen. Denna förfining fas kompletteras ytterligare av en ny närliggande anatomi-styrda segmentering tillvägagångssätt för att inkludera avvikelser med svaga texturer, och pleura regioner. Vi utvärderade exaktheten och effektiviteten hos den föreslagna metoden på mer än 400 datortomografier med närvaro av ett brett spektrum av avvikelser. Såvitt vi vet är detta den första studien för att utvärdera alla onormala bildmönster i ett enda segmenteringsramverk. De kvantitativa resultaten visar att vår patologiska lungsegmenteringsmetod förbättrar nuvarande standarder på grund av sin höga känslighet och specificitet och kan ha stor potential att förbättra utförandet av rutinmässiga kliniska uppgifter.
En bred utvärdering av mer än 400 datortomografier med interstitiella lungsjukdomar och/eller knutor utfördes i en tvåstegsmetod baserad på fuzzy connectness (FC) segmentering, detektion av revbensbur och textur funktioner REF.
A Generic Approach to Pathological Lung Segmentation
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Mathematics', 'Computer Science']}