通过CT图像的自动化处理估算尿路结石成分
医学物理
2009-09-15 v1 其他计算机科学
摘要
本文的目标是开发一种用于常规临床实践的自动化工具，基于所有组成体素的密度，从CT图像估算尿路结石成分。将118颗已通过红外光谱确定成分的结石置于螺旋CT扫描仪中。进行了标准采集、低剂量和高剂量采集。自动选择了构成每颗结石的所有体素。为了最小化部分容积效应，创建了一个评估每个体素周围密度变化的相异指数：基于均匀区域的体素密度确定结石成分。在52%的病例中确定了结石成分。每种化合物的灵敏度分别为：尿酸：65%，鸟粪石：19%，胱氨酸：78%，碳磷灰石：33.5%，二水草酸钙：57%，一水草酸钙：66.5%，透钙磷石：75%。低剂量采集并未降低性能（P < 0.05）。这种完全自动化的方法消除了放射科医生对图像的手动干预，同时提供了相同的性能，包括低剂量协议。
引用
@article{arxiv.0909.2318,
title = {Estimation of urinary stone composition by automated processing of CT images},
author = {Grégoire Chevreau and Jocelyne Troccaz and Pierre Conort and Raphaëlle Renard-Penna and Alain Mallet and Michel Daudon and Pierre Mozer},
journal= {arXiv preprint arXiv:0909.2318},
year = {2009}
}