基于解剖特征融合的肺结节 X 光诊断模型
图像与视频处理
2025-08-19 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
准确且及时地识别胸片上的肺结节可区分生存性早期治疗与可避免的侵入性操作。结石是良性结节的确定性指标，是诊断的主要基础。在实际操作中，诊断胸片上的肺结节结石主要依赖于医生的视觉评估，导致诊断结果差异显著。此外，重叠的解剖元素（如肋骨和脊椎）也使精确识别结石模式变得复杂。本研究提出了一种结石分类模型，通过利用来自原始图像及其结构抑制变体提取的融合特征，实现了强大的诊断性能。我们使用 2517 张无肿瘤图像和 656 张结节图像（其中 151 个结石结节和 550 个非结石结节），全部来自亚首大学医院。该模型在结石诊断中取得了 86.52% 的准确率和 0.8889 的 AUC，分别比仅使用原始图像训练的模型提高了 3.54% 和 0.0385。
引用
@article{arxiv.2508.12562,
title = {Anatomic Feature Fusion Model for Diagnosing Calcified Pulmonary Nodules on Chest X-Ray},
author = {Hyeonjin Choi and Yang-gon Kim and Dong-yeon Yoo and Ju-sung Sun and Jung-won Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.12562},
year = {2025}
}
备注
8 pages, 4 figures