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A RECOGNITION METHOD OF LUNG NODULE SHADOWS IN X-RAY CT IMAGES USING 3D OBJECT MODELS

机译:基于3D对象模型的X射线CT图像中肺结节阴影的识别方法

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摘要

In this paper, we describe a recognition method of lung nodule shadows in X-ray CT images using 3-dimensional nodule and blood vessel models. Prom these 3D object models, artificial CT images are generated as templates. The templates are then applied to input images, which comprise of suspicious shadows. If any parameter of the suspicious shadow matches a nodule template rather than any blood vessel template, then it is determined to be abnormal. Otherwise, it is determined to be normal. By applying our new method to the actual lung CT images of 38 patients, the false positive ratio is reduced to 4.31 [shadow/patient] with the sensitivity exceeding 95%.
机译:在本文中,我们描述了使用三维结节和血管模型的X射线CT图像中肺结节阴影的识别方法。提示这些3D对象模型,将生成人工CT图像作为模板。然后将模板应用于包含可疑阴影的输入图像。如果可疑阴影的任何参数与结核模板而不是任何血管模板匹配,则确定为异常。否则,确定为正常。通过将我们的新方法应用于38例患者的实际肺部CT图像,假阳性率降低至4.31 [阴影/患者],灵敏度超过95%。

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