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J-GLOBAL ID：201802228969654636   整理番号：18A0654901

三次元形状指数に基づく肺結節自動検出法【JST・京大機械翻訳】

Automatic detection of pulmonary nodules based on 3D shape index

著者 (5件)： Dong Linjia (太原理工大学計算机科学与技術学院,太原,030024) ,  Qiang Yan (太原理工大学計算机科学与技術学院,太原,030024) ,  Zhao Juanjuan (太原理工大学計算机科学与技術学院,太原,030024) ,  Yuan Jie (山西省人民医院CT室,太原,030012) ,  Zhao Wenting (太原理工大学計算机科学与技術学院,太原,030024)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 37  号： 11  ページ： 3182-3187  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 肺結節計算機の補助検査において、誤診率、偽陽性率が高く、検出精度が低いなどの問題に対して、三次元形状指数とHessian行列の特徴値に基づいて、球形フィルタを構築する結節検出方法を提案した。まず第一に,肺実質領域を抽出して,Hessian行列の固有値と固有ベクトルを計算した。次に,二次元形状指数により三次元形状指数方程式を導出し,改良三次元球面フィルタを構築した。最後に、三次元肺実質区域内で疑似結節区域を検出し、多くの偽陽性区域を除去し、三次元体データに対して結節の位置を検出し、検出した座標を信頼接続の多種子点として入力し、三次元体データ分割を行い、最終的に三次元結節を分割した。実験結果により、提案したアルゴリズムは異なるタイプの肺結節を有効に検出することができ、比較的に検出しにくい研磨ガラス結節に対しても比較的に良い検出効果があり、結節検出の偽陽性が低く、最終的に92.36%の正確率と96.52%の感度を達成できることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *三次元 ,  アルゴリズム ,  二次元 ,  フィルタ ,  球面 ,  ガラス ,  *検出法 ,  固有値 ,  固有ベクトル
準シソーラス用語： 誤検出 ,  *結節 ,  Hessian行列 ,  *自動検出 ,  *肺結節 ,  *三次元形状 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： computer-aided diagnosis ,  pulmonary nodule detection ,  Hessian matrix ,  shape index ,  like spherical filter

分類 (1件)： 呼吸器の診断  (GI02000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 形状指数 ,  肺結節 ,  自動検出