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

机译:基于使用对比度增强的动态CT图像的计算机辅助基于分层分类的计算机辅助诊断

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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:本文介绍了对比度增强动态CT图像的肺结节的计算机化分类方案。 在该方案中,我们将3-D结节图像的聚类过程引入作为辨别恶性和良性结节之间的预处理。 聚类过程中使用的特征向量包括在3-D结节和结节体积的两个不同区域中的平均CT密度值。 通过使用基于曲率的特征,在恶性和良性结节之间区分每个簇中的3-D结节图像。 通过使用区分绘图和接收器操作特性(ROC)曲线作为性能测量,通过使用对比度增强动态CT图像来证明该方案的潜在有用性。

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