Abstract-Colorectal polyps är viktiga prekursorer till tjocktarmscancer, ett stort hälsoproblem. Kolon kapsel endoskopi (CCE) är en säker och minimalt invasiv undersökning förfarande, där bilderna av tarmen erhålls via digitala kameror ombord på en liten kapsel som intas av en patient. Videosekvensen analyseras sedan för förekomsten av polyper. Vi föreslår en algoritm som avlastar arbetet hos en mänsklig operatör som analyserar ramarna i videosekvensen. Algoritmen fungerar som en binär klassificerare, som anger att ramen antingen innehåller polyper eller inte, baserat på den geometriska analysen och texturinnehållet i ramen. Den geometriska analysen baseras på en segmentering av en bild med hjälp av ett mittpassfilter. De egenskaper som extraheras av segmenteringsförfarandet klassificeras enligt ett antagande att polyperna kännetecknas som utstick som mestadels är runda i form. Således använder vi en bäst passform bollradie som en beslutsparameter för en binär klassificerare. Vi presenterar en statistisk studie av resultatet av vår strategi på en stor datamängd som innehåller över 18, 900 bilder. Algoritmen visar en solid prestanda, uppnå 47% känslighet per ram och över 81% känslighet per polyp på en specificitetsnivå på 90%.
Mamonov m.fl. REF presenterade en algoritm för en binär klassificerare med förval för att upptäcka polyper i kolon.
Automated polyp detection in colon capsule endoscopy
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging 33(7):1488-1502, 2014', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}