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J-GLOBAL ID：201702210635964934   整理番号：17A1366828

肺結節検出システムに対する偽陽性を減少するための3D形状解析

3D shape analysis to reduce false positives for lung nodule detection systems

著者 (5件)： DE CARVALHO FILHO Antonio Oseas (Federal Univ. Maranhao - UFMA, MA, BRA) ,  SILVA Aristofanes Correa (Federal Univ. Maranhao - UFMA, MA, BRA) ,  DE PAIVA Anselmo Cardoso (Federal Univ. Maranhao - UFMA, MA, BRA) ,  NUNES Rodolfo Acatauassu (State Univ. Rio de Janeiro, RJ, BRA) ,  GATTASS Marcelo (Pontifical Catholic Univ. Rio de Janeiro - PUC-Rio, RJ, BRA)
資料名： Medical & Biological Engineering & Computing  (Medical & Biological Engineering & Computing)
巻： 55  号： 8  ページ： 1199-1213  発行年： 2017年08月 
JST資料番号： C0046B  ISSN： 0140-0118  CODEN： MBECDY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 肺結節は,3cm以下の球状不透明域であり,肺結節検出は肺癌検出に重要である。肺結節検出において多くの偽陽性が存在し,偽陰性の検出率が高い問題が有る。肺結節検出に関連した手法について概説した。ついで,CT画像の関心体積(VOI)を肺結節と非肺結節に分類するための方法を説明した。すなわち,形状ダイアグラム,3D,プロポーション尺度及び円筒アプローチにより特徴を抽出した。そしてサポートベクトルマシンにてパターン認識して分類した。LIDC-IDRIデータセットから画像を収集し提案法の性能を検証した。その結果,95%の精度が得られ他の方法より優れている事を示した。

シソーラス用語： *肺疾患 ,  肺腫瘍 ,  健康診断 ,  呼吸器診断 ,  *特徴抽出 ,  サポートベクトルマシン ,  パターン認識 ,  医用画像 ,  画像処理
準シソーラス用語： *肺結節 ,  検出システム ,  偽陽性 ,  *形状解析 ,  肺癌検診

分類 (4件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  呼吸器の診断  (GI02000S) ,  腫ようの診断  (GE03020J) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 肺結節 ,  検出システム ,  偽陽性 ,  3D形状 ,  解析