Abstract-När lungknutor överlappar med revben eller nyckelben i bröst röntgenbilder, kan det vara svårt för radiologer samt datorstödda diagnostiska (CAD) system för att upptäcka dessa knutor. I detta papper, har vi utvecklat en bildbehandlingsteknik för att undertrycka kontrasten mellan revben och nyckelben i bröst röntgenbilder med hjälp av en multiupplösning massiv utbildning artificiella neurala nätverk (MTANN). Ett MTANN är ett höggradigt icke-linjärt filter som kan tränas med hjälp av bröstkorgsröntgen och motsvarande "lärande" bilder. Vi använde "ben" bilder som erhållits genom användning av en dual-energi subtraktion teknik som undervisning bilder. För effektiv dämpning av revben med olika rumsliga frekvenser utvecklade vi en multiupplösnings-MTANN bestående av multiupplösnings-dekomposition/kompositionsteknik och tre MTANNs för tre olika upplösningsbilder. Efter träning med bröstkorgsröntgen och motsvarande dubbelenergi benbilder, MTANN multiupplösning kunde ge "ben-bild-liknande" bilder som liknade undervisning benbilder. Genom att subtrahera ben-bild-liknande bilder från motsvarande bröst röntgenbilder, kunde vi producera "mjuk-vävnad-bild-liknande" bilder där revben och nyckelben var avsevärt undertryckt. Vi använde en validering testdatabas bestående av 118 bröstradiografer med lungknutor och en oberoende testdatabas bestående av 136 digitaliserade skärmfilmsbröstradiografer med 136 ensamma lungnoder samlade från 14 medicinska institutioner i denna studie. När vår teknik tillämpades på icke-träning bröst röntgenbilder, revben och nyckelben i bröstet röntgenbilder dämpades avsevärt, medan synligheten av noduli och lungkärl upprätthölls. Således skulle vår bildbehandlingsteknik för revbensdämpning med hjälp av en multiresolut MTANN vara potentiellt användbar för radiologer såväl som för CAD-system för att upptäcka lungknutor på bröstradiografer.
Den dubbla energi subtraktion är en teknik som används i REF för att separera ben från mjuka vävnader i bröst röntgenbilder genom att använda energiberoende av röntgendämpning av olika material.
Image-processing technique for suppressing ribs in chest radiographs by means of massive training artificial neural network (MTANN)
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}