低剂量计算机断层扫描中肺结节的自动检测
医学物理
2007-07-19 v1
摘要
在 MAGIC-5 意大利项目的框架下，开发了一种用于在低剂量多探测器计算机断层扫描（CT）图像中识别肺结节的计算机辅助检测（CAD）系统。该项目的主要目标之一是建立肺部 CT 扫描的分布式数据库，以便通过数据和 CPU GRID 基础设施实现自动化图像分析。本文描述了肺 CAD 系统的基本模块，包括用于结节检测的 3D 点增强滤波器和用于减少假阳性发现的神经分类器。该系统针对内部结节和胸膜下结节进行了设计和测试。本研究中使用的数据库包含 17 次低剂量 CT 扫描，重建层厚较薄（约 300 层/扫描）。初步结果以 FROC 分析的形式呈现，报告显示对于内部结节和胸膜下结节均具有良好的灵敏度（85% 左右），且假阳性发现处于可接受水平（1-9 FP/扫描）；即使在 1-6 FP/扫描的情况下，灵敏度值仍保持在很高水平（75% 左右）。
引用
@article{arxiv.0707.2696,
title = {Automated detection of lung nodules in low-dose computed tomography},
author = {D. Cascio and S. C. Cheran and A. Chincarini and G. De Nunzio and P. Delogu and M. E. Fantacci and G. Gargano and I. Gori and G. L. Masala and A. Preite Martinez and A. Retico and M. Santoro and C. Spinelli and T. Tarantino},
journal= {arXiv preprint arXiv:0707.2696},
year = {2007}
}
备注
4 pages, 2 figures: Proceedings of the Computer Assisted Radiology and Surgery, 21th International Congress and Exhibition, Berlin, Volume 2, Supplement 1, June 2007, pp 357-359