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Computer aided diagnosis of small pulmonary nodules based on hierarchical classification using contrast enhanced dynamic CT images

机译:计算机辅助诊断小肺结节基于层次分类,使用对比增强动态CT图像

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摘要

This paper presents a computerized classification scheme of pulmonary nodules in contrast enhanced dynamic CT images. In this scheme, we introduce a clustering procedure of 3-D nodule images as a preprocess of discriminating between malignant and benign nodules. The feature vector used in the clustering procedure consists of the mean CT density values in two different regions of the 3-D nodule and the nodule volume. The 3-D nodule images in each cluster is discriminated between malignant and benign nodules by using the curvature based features. The potential usefulness of the scheme using the contrast enhance dynamic CT images is demonstrated by using discriminate the score plotting and receiver operating characteristic (ROC) curves as the performance measure.
机译:本文提出了增强的动态CT图像对比中肺结节的计算机分类方案。在此方案中,我们介绍了3-D结节图像的聚类过程,作为区分恶性结节和良性结节的预处理。聚类过程中使用的特征向量由3-D结节和结节体积的两个不同区域中的平均CT密度值组成。通过使用基于曲率的特征,可以区分恶性结节和良性结节中的每个簇中的3D结节图像。通过区分得分图和接收器工作特性(ROC)曲线作为性能指标,证明了使用对比度增强动态CT图像的方案的潜在实用性。

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