计算机断层的自动肺结节检测 |
正电子发射断层扫描是核医学和肿瘤学领域最重要的功能模式之一。将正电子发射断层扫描与计算机断层扫描相结合，可以准确定位正电子发射断层扫描中的病变，因为计算机断层提供了解剖学信息。肺癌尤其是肿瘤检查的主题，因为它是世界上最常见和最危险的癌症之一。因此，基于正电子发射断层扫描-计算机断层的肺结节的早期检测是提高个体存活率的关键步骤。
大多数现有方法基于全球标准摄取值阈值，该阈值是固定的或由用户给出。显然，这些解决方案并不能保证所有病变都能获得最佳的局部阈值。
其他方法需要手动给定的初始阈值，基于其局部病变 - 背景平均比率，可以针对所有个体病变进一步独立修改。不幸的是，这些方法通常以用户给出的固定比率操作，这不能保证所有个体病变都被最佳地分割。此外，这些方法仍然存在将几乎定位但独立的病变合并成一个大区域的问题。
目标是设计一种自动化方法，根据正电子发射断层扫描-计算机断层的多种信息准确检测和分割肺结节。想法是检测正电子发射断层扫描内部的所有局部最大位置，并执行从它们生长的区域，以找到给定区域具有最高梯度的区域特定阈值。考虑了几个约束，例如结节的最大允许尺寸。此外，特别注重检测附近但独立的结节，而不将它们合并。尽管方法在低阈值下操作，但仅需过滤掉过小的背景噪声。尽管如此，该阈值并未影响地区的最终形态。因此，通过采用多个基于模糊的组织/器官分割方法从计算机断层中获取组织信息，以自动检测计算机断层内部的肺。使用此信息可以帮助自动对正电子发射断层扫描内部检测到的病变进行分类。
提出了一种快速准确的方法来自动检测正电子发射断层扫描-计算机断层图像上的肺结节。根据方法的错误分类手动干预的比例，可以认为它是自动化的，尽管在某些情况下需要手动参数修改。基于背景比率的病变排序似乎是对用户的合理辅助。使用方法平均5-6分钟来定位患者的结节，这与进行手动评估所需的时间相当。 |
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| 肺癌的临床表现比较复杂，症状和体征的有无、轻重以及出现的早晚，取决于肿瘤发生部位、病理类型、有无转移及有无并发症，以及患者的反应程度和耐受性的差异。肺癌早期症状常较轻微，甚至可无任何不适。中央型肺癌症状出现早且重，周围型肺癌症状出现晚且较轻，甚至无症状，常在体检时被发现。肺癌的症状大致分为：局部症状、全身症状、肺外症状、浸润和转移症状。 |
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