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COMPUTERIZED SCHEME FOR DISTINCTION BETWEEN BENIGN AND MALIGNANT NODULES IN THORACIC LOW-DOSE CT

机译:胸腔低剂量CT良恶性结节的计算机化方案

摘要

A system, method, and computer program product for classifying a target structure in an image into abnormality types. The system has a scanning mechanism that scans a local window across sub-regions of the target structure by moving the local window across the image to obtain sub-region pixel sets (fig. 2b element 200). A mechanism inputs the sub-region pixel sets into a classifier (fig. 2b element 210) to provide output pixel values based on the sub-region pixel sets, each output pixel abnormality, the output pixel values collectively determining a likelihood distribution output image map. A mechanism scores the likelihood distribution map to classify the target structure into abnormality types (fig. 2b element 220). The classifier cab be, e.g. , a single-output or multiple-output massive trainin artifical neural network MTANN .
机译:一种用于将图像中的目标结构分类为异常类型的系统,方法和计算机程序产品。该系统具有扫描机制,该机制通过在图像上移动局部窗口来获得目标区域像素集(图2b元素200),从而在目标结构的各个子区域上扫描局部窗口。一种机制将子区域像素集输入到分类器(图2b元素210)中,以基于子区域像素集,每个输出像素异常提供输出像素值,这些输出像素值共同确定似然分布输出图像图。一种机制对似然分布图评分,以将目标结构分类为异常类型(图2b元素220)。分类器驾驶室例如是,单输出或多输出大规模训练人工神经网络MTANN。

著录项

  • 公开/公告号WO2006093523A3

    专利类型

  • 公开/公告日2007-02-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SUZUKI KENJI;DOI KUNIO;

    申请/专利号WO2005US25305

  • 发明设计人 DOI KUNIO;SUZUKI KENJI;

    申请日2005-07-15

  • 分类号G06K9/62;

  • 国家 WO

  • 入库时间 2022-08-21 20:52:17

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