...
首页> 外文期刊>電子情報通信学会技術研究報告. 医用画像. Medical Imaging >胸部CT像における良性小結節認識のための結節形状および血管接続位置に基づく特徴量開発
【24h】

胸部CT像における良性小結節認識のための結節形状および血管接続位置に基づく特徴量開発

机译:基于结节形状和血管连接位置的特征发展,以在胸部CT图像中识别良性结节

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           

摘要

本稿では,精査用胸部CT像における良性小結節を認識する手法を報告する.直径10mm以下の結節の多くは比較的小さな良性結節であることが多く,様々な特徴を持つことが知られている.良性結節のうち,ある種のもの(リンパ装置過形成や肉芽種など.以下,炎症性小結節と呼ぶ)は画像所見めみから良性であることを判断できる可能性があるとされている.そこセ,画庭所見を声量化した特徴量を用いて小結節を炎症性小結節とその他(一部の良性,および悪性)へ自動分類することを試みる.今回は,炎症性小結節の成り立ちから結節の角に静脈が接続するという特徴に注目し,結節の形状および血管の接続位置を考慮し,定量化を試みる.開発した特徴量を71症例に対して計算し,SVM笹よる分類を行った結果,分類精度が0.81となった.従来の分類精度0.77よりも精度が向上し,これにより本特徴量が有効七奉ると確認された.
机译:在本文中,我们报告了一种识别胸部CT图像中的良性结节以进行仔细检查的方法。直径为10mm或更小的大多数结节是相对小的良性结节,并且已知具有各种特性。据称,根据影像学发现,某些良性结节(例如淋巴样增生和颗粒;以下称为炎性结节)可被判断为良性。尝试使用花园发现的发声特征将结节自动分类为炎性结节和其他结节(某些为良性和恶性)。这次,我们将重点放在炎症结节形成时静脉连接到结节角的特征上,并尝试通过考虑结节的形状和血管的连接位置来量化它们。计算71个案例的展开特征量并通过SVM Sasa进行分类的结果是,分类精度为0.81。从传统的分类精度0.77改进了精度,并确认了该特征量是有效的。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号