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An efficient recognition method of lung nodules from X-ray CT images using 3-D object models

机译:使用3-D对象模型的X射线CT图像肺结节的有效识别方法

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摘要

We proposed an efficient algorithm to detect candidates of nodule shadows from X-ray CT images using models of cancers and blood vessels. By using such 3D geometric object models, the anatomical knowledge about the 3D structures of nodules and blood vessels can be reflected in recognition process. Additionally, we improve the performance of the recognition method using template matching techniques. The template images are generated from object models before the recognition process, and all of the template images can be memorized in the computers. As a result of the improvement of the performance, the calculation time of the recognition method is decreased drastically. By applying our new method to actual CT images (38 patient images), good results has been acquired.
机译:我们提出了一种有效的算法,用于使用癌症和血管的模型来检测来自X射线CT图像的结节阴影的候选。 通过使用这种3D几何对象模型,可以反映关于结节和血管的3D结构的解剖学知识在识别过程中。 此外,我们使用模板匹配技术提高识别方法的性能。 在识别过程之前从对象模型生成模板图像,并且所有模板图像都可以在计算机中存储。 由于性能的提高,识别方法的计算时间急剧下降。 通过将我们的新方法应用于实际CT图像(38例患者图像),已经获得了良好的结果。

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