Published January 1, 2013
| Version v1
Publication
Open
Automatic Detection of 2D and 3D Lung Nodules in Chest Spiral CT Scans
Creators
- 1. University of Louisville
- 2. Mansoura University
- 3. University of Auckland
- 4. Jewish Hospital
Description
Automatic detection of lung nodules is an important problem in computer analysis of chest radiographs. In this paper, we propose a novel algorithm for isolating lung abnormalities (nodules) from spiral chest low-dose CT (LDCT) scans. The proposed algorithm consists of three main steps. The first step isolates the lung nodules, arteries, veins, bronchi, and bronchioles from the surrounding anatomical structures. The second step detects lung nodules using deformable 3D and 2D templates describing typical geometry and gray-level distribution within the nodules of the same type. The detection combines the normalized cross-correlation template matching and a genetic optimization algorithm. The final step eliminates the false positive nodules (FPNs) using three features that robustly define the true lung nodules. Experiments with 200 CT data sets show that the proposed approach provided comparable results with respect to the experts.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
يعد الاكتشاف التلقائي لعقيدات الرئة مشكلة مهمة في التحليل الحاسوبي للصور الشعاعية للصدر. في هذه الورقة، نقترح خوارزمية جديدة لعزل تشوهات الرئة (العقيدات) من فحوصات التصوير المقطعي بالجرعة المنخفضة للصدر الحلزوني (LDCT). تتكون الخوارزمية المقترحة من ثلاث خطوات رئيسية. تعزل الخطوة الأولى عقيدات الرئة والشرايين والأوردة والشعب الهوائية والقصبات الهوائية عن التراكيب التشريحية المحيطة. تكتشف الخطوة الثانية عقيدات الرئة باستخدام قوالب ثلاثية الأبعاد وثنائية الأبعاد قابلة للتشوه تصف الهندسة النموذجية والتوزيع على المستوى الرمادي داخل العقيدات من نفس النوع. يجمع الكشف بين مطابقة قالب الارتباط التبادلي الطبيعي وخوارزمية التحسين الوراثي. تلغي الخطوة الأخيرة العقيدات الإيجابية الكاذبة (FPNs) باستخدام ثلاث سمات تحدد بقوة العقيدات الرئوية الحقيقية. تُظهر التجارب التي أجريت على 200 مجموعة بيانات CT أن النهج المقترح قدم نتائج قابلة للمقارنة فيما يتعلق بالخبراء.Translated Description (French)
La détection automatique des nodules pulmonaires est un problème important dans l'analyse informatique des radiographies thoraciques. Dans cet article, nous proposons un nouvel algorithme pour isoler les anomalies pulmonaires (nodules) des tomodensitogrammes à faible dose (LDCT) en spirale. L'algorithme proposé se compose de trois étapes principales. La première étape isole les nodules pulmonaires, les artères, les veines, les bronches et les bronchioles des structures anatomiques environnantes. La deuxième étape détecte les nodules pulmonaires à l'aide de modèles 3D et 2D déformables décrivant la géométrie typique et la distribution des niveaux de gris au sein des nodules du même type. La détection combine la correspondance normalisée des modèles de corrélation croisée et un algorithme d'optimisation génétique. La dernière étape élimine les faux nodules positifs (FPN) en utilisant trois caractéristiques qui définissent de manière robuste les vrais nodules pulmonaires. Des expériences avec 200 ensembles de données de tomodensitométrie montrent que l'approche proposée a fourni des résultats comparables par rapport aux experts.Translated Description (Spanish)
La detección automática de nódulos pulmonares es un problema importante en el análisis informático de las radiografías de tórax. En este artículo, proponemos un nuevo algoritmo para aislar las anomalías pulmonares (nódulos) de las tomografías computarizadas de tórax en espiral de baja dosis (TCBD). El algoritmo propuesto consta de tres pasos principales. El primer paso aísla los nódulos pulmonares, arterias, venas, bronquios y bronquiolos de las estructuras anatómicas circundantes. El segundo paso detecta los nódulos pulmonares utilizando plantillas deformables 3D y 2D que describen la geometría típica y la distribución a nivel de grises dentro de los nódulos del mismo tipo. La detección combina la coincidencia de plantillas de correlación cruzada normalizada y un algoritmo de optimización genética. El paso final elimina los nódulos falsos positivos (FPN) utilizando tres características que definen sólidamente los verdaderos nódulos pulmonares. Los experimentos con 200 conjuntos de datos de TC muestran que el enfoque propuesto proporcionó resultados comparables con respecto a los expertos.Files
517632.pdf.pdf
Files
(15.9 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:234a80dc08ec6d57adc41ce3199bd387
|
15.9 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- الكشف التلقائي عن العقيدات الرئوية ثنائية وثلاثية الأبعاد في الأشعة المقطعية الحلزونية على الصدر
- Translated title (French)
- Détection automatique des nodules pulmonaires 2D et 3D dans les tomodensitogrammes en spirale thoracique
- Translated title (Spanish)
- Detección automática de nódulos pulmonares 2D y 3D en tomografías computarizadas en espiral torácica
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W1972004195
- DOI
- 10.1155/2013/517632
References
- https://openalex.org/W1974144579
- https://openalex.org/W1992122542
- https://openalex.org/W2035374697
- https://openalex.org/W2048561164
- https://openalex.org/W2048589595
- https://openalex.org/W2053589040
- https://openalex.org/W2068609255
- https://openalex.org/W2081322940
- https://openalex.org/W2085652537
- https://openalex.org/W2089549968
- https://openalex.org/W2096058973
- https://openalex.org/W2107170489
- https://openalex.org/W2109711012
- https://openalex.org/W2115384210
- https://openalex.org/W2132014319
- https://openalex.org/W2151695813
- https://openalex.org/W2157469204
- https://openalex.org/W2161326860
- https://openalex.org/W2167803594