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濃度共起行列を用いた胸部X線画像におけるじん肺の分類法の開発

机译:基于密度共生矩阵的胸部X线图像尘肺病分类方法的建立

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摘要

基礎的研究として胸部X線標準画像を用いてコンrnピュータによってじん肺法で定められた0~4型に型rn分類する手法を考案し,その性能の検討を行った.rn本研究では,肋骨エッジ近傍除去の有用性が示されrnた.本研究は胸部X線画像を用いたじん肺の型分類rnの診断において,客観性と再現性の向上に役立つこrnとが期待される.%Pneumoconiosis is diagnosed as categories 0-4 according to the Pneumoconiosis Law. Physicians have difficulty precisely categorizing many chest images. Therefore, we have developed a computerized method for automatically categorizing pneumoconiosis from chest radiographs. First, we extracted the rib edge regions from lung ROIs. Second, texture features were extracted using a dot enhancement filter, line enhancement filter, and grey level co-occurrence matrix. Third, the rib edge regions were removed from these processed images. Finally, we used a support vector machine for feature analysis. In a consistency test, 56 cases (69.7%) were classified correctly, and 45 cases (61.8%) were classified correctly in a validation test. These results show that the proposed features and removal of the rib edge are effective in classifying the profusion of opacities that indicate pneumoconiosis.
机译:作为基础研究,我们设计了一种方法,使用计算机使用胸部X射线标准图像将rn型分为由尘肺病方法确定的0至4种类型,并检查其性能。在这项研究中,显示了去除肋骨边缘附近的有用性。预期该研究对于使用胸部X射线图像诊断肺尘埃沉着病分型具有重要意义,可提高客观性和可重复性。尘肺病的百分比根据《尘肺病法》被诊断为0-4类,医师很难对许多胸部图像进行精确分类,因此,我们开发了一种计算机化的方法,可以从胸部X光片中自动对尘肺进行分类:首先,我们从肺部提取肋骨边缘区域第二,使用点增强滤波器,线增强滤波器和灰度共生矩阵提取纹理特征;第三,从这些处理后的图像中去除肋骨边缘区域;最后,我们使用支持向量机进行特征分析。在一致性测试中,对56例(69.7%)进行了正确分类,在验证测试中对45例(61.8%)进行了正确分类。指示尘肺的混浊。

著录项

  • 来源
    《日本放射线技术学会杂志》 |2011年第4期|p.336-345|共10页
  • 作者单位

    広島国際大学大学院医療・福祉科学研究科医療工学専攻;

    〒739-2695 広島県東広島市黒瀬学園台555-36 広島国際大学保健医療学部診療放射線学科;

    広島国際大学大学院医療・福祉科学研究科医療工学専攻 広島国際大学保健医療学部診療放射線学科;

    広島国際大学大学院医療・福祉科学研究科医療工学専攻 広島国際大学保健医療学部臨床工学科;

    鹿児島医療技術専門学校診療放射線技術学科;

    広島国際大学大学院医療・福祉科学研究科医療工学専攻 広島国際大学保健医療学部診療放射線学科;

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