计算机断层扫描肺结节 |
肺结节分割是肺结节计算机辅助检测方案的重要组成部分。结节分割的准确性对计算机辅助检测方案的性能有很大影响。许多研究人员已经开发出结核分割算法，他们希望通过提高结节分割的性能来提高结节检测的性能。
使用螺旋扫描技术将三维图像转换为广义二维极坐标图像，然后采用二维动态编程技术来分割转换图像中的结节。他们的分割算法在具有结节的两个肺成像数据库联盟数据集上进行了测试。提出了一种有效的分割不同类型肺结节的算法; 他们基于感兴趣对象的模糊连通图进行了自适应的球形对比区域生长算法。设计了一个三维区域生长方法和一个三维活动轮廓模型，用于描绘候选结节的边界。他们进一步将两种分割方法应用于结节检测方案。对于没有纯磨玻璃混浊的结节，它们的检测方案通过使用活动轮廓特征，区域增长特征和组合特征。他们发现，通过结合两种不同分割方法的特征，可以提高结节检测性能。但是，他们没有分析分割方法如何影响计算机辅助检测方案的性能。
众所周知，结节分割算法的性能会极大地影响结节检测方案的性能。然而，据所知，尚未进行任何研究来揭示分割方法如何影响计算机辅助检测方案的性能。例如，在许多分割方法中，当其他条件保持不变时，“最佳”分割方法是否会导致结节检测的“最佳”性能？这是计算机辅助检测领域的一个关键问题。在这项研究中将分析肺结节分割和肺结节检测的性能之间的关系，并将在第二节中提供。在计算机辅助检测方案中使用适当参数选择适当分割算法的指南。
通常通过在数据库中使用一组真实结节来评估分割方法的性能。非结节通常被忽略并丢弃，因为评估分割方法对非结节的分割程度是不切实际的。事实上，为评估分割方法而创建非结节轮廓的参考标准是不切实际的。因此，当分割方法被认为是“好”方法时，人们只能自信地说明该方法适用于分割真实结节。
然而，为了评估检测方案的性能，不仅必须使用真结节而且还必须使用非结节。显然，用于评估分割和检测方法的对象集是不同的。因此，如果要在检测方案中使用分割方法，则仅仅评估基于真实结节的分割方法的性能是不够的。评估基于结节和误报的检测方案的性能更为重要。
上述概念对计算机辅助检测方案的发展有很大影响。研究人员通常从多种分割方法中选择用于分割真实结节的“最佳”分割方法，并将其视为结节检测计算机辅助检测方案的“最佳”分割方法。已经证明，“最优”分割方法可能不是检测计算机辅助检测方案的“最优”分割方法; 与“最佳”分割方法相比，其他次优分割方法可以导致检测方案的更好性能。
本研究采用均匀视点重构技术将三维结节图像转换为24个重新格式化的二维结节图像，然后分析结节分割和结节检测性能之间的关系。采用二维结节图像的主要优点是二维分割算法更快更简单。此外，通过在重新格式化的二维图像中将单个三维结节转换为24个二维结节，真实结节的数量显着增加。使用更多样本训练的计算机辅助检测方案应该变得更加稳健。
虽然本研究中的大部分检测方案与参考文献中的检测方案非常相似。为简单起见，参考文献中的一些步骤。本研究中未使用，包括用于消除一些明显误报的两个规则。因此，本研究中的检测性能与参考文献中的检测性能略有不同。
结论是针对计算机断层扫描扫描中的结节分割和检测。未对其他医学图像中的其他病变的分割和检测进行验证。然而根据经验，认为结论仍然适用于其他医学图像中的其他病变。 |
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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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