肺癌在影响全球性别的癌症相关死亡中排名第一，而且这一数字在美国和中国不断增加。但是，有效的治疗方法还有待开发，以减少在终端阶段死亡的机会;早期存活率也显着增加。计算机断层扫描肺癌筛查需要延长生命，特别是高风险患者。用于筛查数百个计算机断层扫描切片的大量患者给放射科医师带来了相当大的工作量，并且在这些情况下可能发生不正确的诊断。筛查实施有助于提高肺癌的治愈率，但这些程序增加了放射科医师在阅读扫描时的工作量。因此，已经开发了用于肺结节检测的计算机辅助诊断系统，以帮助放射科医师以高效率和低误诊率诊断肺癌。
　　 计算机辅助诊断系统主要包括两个阶段：从计算机断层扫描扫描中检测数百个肺结节候选物并减少第一阶段产生的假阳性检测。在第一阶段，通常应用一些技术，包括双阈值，形态学操作和多选择性增强滤波器，以生成大量结节候选以获得高灵敏度。然而，当第二阶段开始时，第一阶段遗漏的结节仍然未被发现。因此，所有可能的结节候选者必须包括在第一阶段，以确保最终评估的高准确性。通过开发选择性增强滤波器，改善点状结节，抑制线状血管和气道壁，在第一阶段取得了良好的性能。有人提出了归一化梯度的发散，作为类似于高斯拉普拉斯算子的结节候选检测器。前一种方法在获得发散之前对图像的梯度进行归一化;相反，后者不会使梯度标准化。还有人使用多个阈值和形态开放结构大小来产生结节候选掩模。也有人使用全局分割方法结合平均曲率最小化和基于规则的滤波器来检测肺结节候选者。随后的假阳性减少阶段确定计算机辅助诊断系统的大部分性能并且依赖于区别特征和监督分类方法。在这个阶段，强度，形状，和纹理特征通常用于表示结节候选者的特征。为了优化功能并减少时间消耗，有学者执行顺序前向特征选择。基于规则的分类器，支持向量机，Fisher线性判别分类器和固定拓扑ANN分类可用于区分真实结节和假阳性检测并分析提取的特征。为了提高分类性能，利用基于自动规则的分类器，通过迭代地确定最佳阈值来设计可以最小化过度训练效果的过程。采用特征-反选择性神经演化拓扑拓扑。
　　 一些研究人员在相应的数据集上评估了他们的方法，其他研究人员使用免费访问的肺部图像数据库联盟数据库来评估其性能，并将他们的发现与其他研究中描述的结果进行比较。此外，如果少数人接受的结节不计为假阳性，则通过四次扫描可获得90%的灵敏度。
　　 放射组学通常用于分类肺癌阶段。放射学方法的出现为最大限度地利用计算机断层扫描图像提供了新的手段。图像不仅充当图片，还表现为高维可数据。可用于从计算机断层扫描图像中获取大量定量特征，并对肺结节进行全面表征。这种方法可能从肿瘤内异质性中提取信息，以揭示肿瘤的独特特征，用于临床诊断和预后。放射科医师已经广泛描述了放射医学对放射科医师检测和概述的特定结节进行分期的能力，但是应该进一步研究其检测肺实质和血管结节的能力。研究人员还提出了增强特征来量化相邻组织。另一个问题是用于评估系统的数据集很小或是肺部图像数据库联盟数据库的子集。所以，研究尚未确定系统是否可以以相同的高效率和准确度应用于整个数据集。在这项研究中，放射性组学被引入整个肺部图像数据库联盟-IDRI数据集以评估肺结节检测。这项工作在经典特征的基础上提供了额外的小波和增强功能，并获得了88.9%的灵敏度和四个误报结果。
　　 此次提出的方法是在众所周知的肺部图像数据库联盟数据集上进行评估的。数据集涉及1010名患者的胸部计算机断层扫描扫描，这些扫描采用不同制造商模型的计算机断层扫描扫描仪从不
　　 数据集随机分为两部分进行训练和测试。从数据集中随机选择的前502个案例用于训练随机森林模型，而剩余的502个案例使用该模型进行测试。区分真阳性和假阳性结果的标准是基于检测到的结节是否与最近的结节轮廓重叠。在第一阶段，结节候选者不包含所有真实结节，测试组中的检出率为93.98%，平均检测率为101.7。在随机森林分类器减少误报检测后，此次提出的方案达到了88。在测试装置中每次扫描具有4%的假阳性结果，灵敏度为9%。获得来自随机森林分类器的每次检测的投票数作为用于分析图1中所示的自由响应接收器操作特性的决策变量。为了比较使用不同特征的竞争系统的性能，使用响应接收器操作曲线分析软件执行折刀自由响应接收器操作曲线分析方法。
　　 本文介绍了一种新方法，该方法在计算机辅助诊断系统中具有附加功能，可在整个肺部图像数据库联盟-IDRI数据集中以高灵敏度检测计算机断层扫描扫描的肺结节。研究人员使用选择性增强滤波器来生成肺结节候选者，然后提取放射学特征以区分真实肺结节和假阳性检测。该系统在整个肺部图像数据库联盟-IDRI数据库上得到验证，并取得了良好的性能。与经典特征相比，通过包括979个特征提供了更准确的方案，这些特征提供了肺结节的全面表征。这些特征可能提取有关肿瘤内异质性和邻近组织的信息，这可能揭示肿瘤和血管的独特特征。如果分类器中存在足够的树，则AUC相对稳定。虽然这些问题无法解决，但相对比较可能会有所帮助。列出了使用相同肺部图像数据库联盟数据库进行肺结节检测的一些相关计算机辅助诊断方案。在此表中，每行代表已发布的论文及其出版年份，测试数据集，协议级别，验证方法和性能。此次的方法的性能高于其他方法。提出的方法也在更大的数据集上进行测试。
　　 在未来的研究中，应采用特征选择方法来减少特征冗余。第一阶段的灵敏度相对较低，因此需要进一步改进。在区域生长阶段，区分真实和假阳性检测是困难的。对于实际的肺结节，区域生长应终止于结节和血管之间的边界。对于可能是船只的假阳性候选人，区域增长步骤应尽可能准确。
　　 在这项研究中，提出了一种基于放射学的方案来检测计算机断层扫描扫描中的肺结节。该方法的性能与文献中其他方法的性能相当。研究人员的研究为开发适当的放射学方法提供了基础，以帮助放射科医师在常规诊断和肺癌筛查中检测肺结节。