Njurlesioner är viktiga extrakoloniska fynd på datortomografisk kolonografi (CTC). De är svåra att upptäcka på icke-kontrast CTC-bilder på grund av låg bildkontrast mot omgivande objekt. I detta papper utvecklade vi en ny datorstödd diagnossystem för att upptäcka en delmängd av njurlesioner, exofytiska lesioner, genom att (1) utnyttja effektiv tro förökning till segment njurar, (2) etablera en inneboende mångfaldig diffusion på njurytan, (3) söka efter potentiella lesion-orsakade protrusioner med lokal maximal diffusion svar, och (4) utforska nya form deskriptorer, inklusive flerskalig diffusion svar, med maskininlärning för att klassificera exofytiska njurlesioner. Experimentella resultat på valideringsdata med 167 patienter visade att spridning av mångfaldigande signifikant överträffade konventionella formegenskaper (p < 1e À 3) och resulterade i 95 % känslighet med 15 falska positiva resultat per patient för att upptäcka exofytiska njurlesioner. Femfaldig korsvalidering visade också att vår metod kunde upptäcka exofytiska njurlesioner. Dessa uppmuntrande resultat visade att mångfaldig spridning är ett viktigt sätt att möjliggöra korrekt datorstödd diagnos av njurlesioner. Publicerad av Elsevier B.V.
Liu Ref utnyttjade en ny formbeskrivning med flerskalig spridningsrespons.
Computer-aided detection of exophytic renal lesions on non-contrast CT images
{'venue': 'Medical image analysis', 'journal': 'Medical image analysis', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}