Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Một đại diện hình dạng mờ của cây mạch máu đã được phân đoạn và bộ phân loại rừng ngẫu nhiên với hạt nhân để dự đoán hiệu quả ung thư phổi
Tóm tắt
Một hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng thông minh được đề xuất để phân loại các nốt phổi nhằm dự đoán ung thư phổi bằng cách sử dụng bộ phân loại rừng ngẫu nhiên có hạt nhân. Bộ lọc contourlet được sử dụng để khử nhiễu hình ảnh. Logic mờ được sử dụng để biểu diễn hình dạng đã phân đoạn của cây mạch máu. Hình dạng mờ của cây mạch máu sau đó được đưa vào một bộ phân loại như một đặc trưng để học. Một sự kết hợp giữa kỳ vọng tối đa và điều chỉnh biến thiên tổng quát được đề xuất cho việc phân đoạn cây mạch máu. Việc sử dụng cây mạch máu hình dạng mờ và bộ phân loại rừng ngẫu nhiên có hạt nhân được đề xuất hứa hẹn là một phương pháp hiệu quả để phát hiện các nốt phổi phục vụ cho chẩn đoán ung thư. Hệ thống được đề xuất được đánh giá về độ chính xác, độ nhạy và độ chính xác so với nhiều kỹ thuật có sẵn trước đó.
Từ khóa
#Hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng #phân loại nốt phổi #ung thư phổi #bộ phân loại rừng ngẫu nhiên #hình dạng mờ #phân đoạn cây mạch máu #khử nhiễu hình ảnh #điều chỉnh biến thiên.Tài liệu tham khảo
citation_journal_title=PMC Sci Rep; citation_title=Incidence and mortality of Lung cancer: global trends and association with socioeconomic status; citation_author=MCS Wong, XQ Lao, K Ho, WB Goggins, SLA Tse; citation_volume=7; citation_publication_date=2017; citation_pages=14300; citation_doi=10.1038/s41598-017-14513-7; citation_id=CR1
citation_journal_title=Med Image Anal; citation_title=A new computationally efficient CAD system for pulmonary Nodule detection in CT imagery; citation_author=T Messay, RC Hardie, SK Rogers; citation_volume=14; citation_issue=3; citation_publication_date=2010; citation_pages=390-406; citation_doi=10.1016/j.media.2010.02.004; citation_id=CR2
citation_journal_title=Comput Methods Programs Biomed; citation_title=Methodology for automatic detection of Lung Nodules in computerized tomography images; citation_author=JRF Silva Sousa, AC Silva, AC Paiva, RA Nunes; citation_volume=98; citation_issue=1; citation_publication_date=2010; citation_pages=1-14; citation_doi=10.1016/j.cmpb.2009.07.006; citation_id=CR3
citation_journal_title=Int J Eng Sci Technol; citation_title=A computer aided diagnosis system for detection of lung cancer nodules using extreme learning machine; citation_author=M Gomathi, P Thangaraj; citation_volume=2; citation_issue=10; citation_publication_date=2010; citation_pages=5770-5779; citation_id=CR4
citation_journal_title=IEEE Trans Biomed Eng; citation_title=Automated Segmentation refinement of small Lung Nodules in CT scans by local shape analysis; citation_author=S Diciotti, S Lombardo, M Falchini, G Picozzi, M Mascalchi; citation_volume=58; citation_issue=12; citation_publication_date=2011; citation_pages=3418-3428; citation_doi=10.1109/TBME.2011.2167621; citation_id=CR5
citation_journal_title=IEEE Trans Inf Technol Biomed; citation_title=Vessel tree segmentation in presence of interstitial Lung disease in MDCT; citation_author=PD Korfiatis, C Kalogeropoulou, AN Karahaliou, AD Kazantzi, LI Costaridou; citation_volume=15; citation_issue=2; citation_publication_date=2011; citation_pages=214-220; citation_doi=10.1109/TITB.2011.2112668; citation_id=CR6
citation_journal_title=Comput Biol Med; citation_title=Automatic Segmentation of Lung Nodules with growing neural gas and support vector machine; citation_author=SMB Netto, AC Silva, RA Nunes, M Gattass; citation_volume=42; citation_issue=11; citation_publication_date=2012; citation_pages=1110-1121; citation_doi=10.1016/j.compbiomed.2012.09.003; citation_id=CR7
citation_journal_title=Int J Emerg Sci Eng; citation_title=Lung Nodule detection in CT images using thresholding and morphological operations; citation_author=V Sudha, P Jayashree; citation_volume=1; citation_issue=2; citation_publication_date=2012; citation_pages=17-21; citation_id=CR8
citation_journal_title=Inf Sci; citation_title=Genetic programming-based feature transform and classification for the automatic detection of pulmonary Nodules on computed tomography images; citation_author=WJ Choi, TS Choi; citation_volume=212; citation_publication_date=2012; citation_pages=57-78; citation_doi=10.1016/j.ins.2012.05.008; citation_id=CR9
citation_journal_title=Expert Syst Appl; citation_title=Development of an optimized multi-biomarker panel for the detection of lung cancer based on principal component analysis and artificial neural network modeling; citation_author=JM Flores-Fernández, E Herrera-López, F Sánchez-Llamas, A Rojas-Calvillo, PA Cabrera-Galeana, G Leal-Pacheco, M Martínez-Velázquez, M GuadalupeGonzález-Palomar, R Femat; citation_volume=39; citation_issue=12; citation_publication_date=2012; citation_pages=10851-10856; citation_doi=10.1016/j.eswa.2012.03.008; citation_id=CR10
citation_journal_title=Comput Biol Med; citation_title=Lung Nodule Segmentation and recognition using SVM classifier and active contour modeling: a complete intelligent system; citation_author=M Keshani, Z Azimifar, F Tajeripour, R Boostani; citation_volume=43; citation_issue=4; citation_publication_date=2013; citation_pages=287-300; citation_doi=10.1016/j.compbiomed.2012.12.004; citation_id=CR11
citation_journal_title=Int J Biosci Biochem Bioinf; citation_title=A computer based feature extraction of Lung Nodule in chest x-ray image; citation_author=NS Lingayat, MR Tarambale; citation_volume=3; citation_issue=6; citation_publication_date=2013; citation_pages=624; citation_doi=10.7763/IJBBB.2013.V3.289; citation_id=CR12
citation_journal_title=Pattern Recognit; citation_title=Automated delineation of Lung tumors from CT images using a single click ensemble Segmentation approach; citation_author=Gu Yuhua, V Kumar, LO Hall, DB Goldgof, CY Li, R Korn, C Bendtsen, E RiosVelazquez, A Dekker, H Aerts, P Lambin, X Li, J Tian, RA Gatenby, RJ Gillies; citation_volume=46; citation_issue=3; citation_publication_date=2013; citation_pages=692-702; citation_doi=10.1016/j.patcog.2012.10.005; citation_id=CR13
citation_journal_title=J Comput Sci; citation_title=A novel four-directional thresholding approach for Lung computed-tomography images by using similarity-based Segmentation technique; citation_author=S Heidari, MT Abdullah, LN Abdullah; citation_volume=11; citation_issue=1; citation_publication_date=2015; citation_pages=195; citation_doi=10.3844/jcssp.2015.195.203; citation_id=CR14
citation_journal_title=Image Anal Stereol; citation_title=A comprehensive framework for automatic detection of pulmonary Nodules in Lung CT images; citation_author=M Alilou, V Kovalev, E Snezhko, V Taimouri; citation_volume=33; citation_issue=1; citation_publication_date=2014; citation_pages=13-27; citation_doi=10.5566/ias.v33.p13-27; citation_id=CR15
citation_journal_title=IOSR J Comput Eng; citation_title=Automated Detection of cancerous lung nodule from the computed tomography images; citation_author=MVK Likhitkar, U Gawande, MKO Hajari; citation_volume=16; citation_issue=1; citation_publication_date=2014; citation_pages=05-11; citation_doi=10.9790/0661-16180511; citation_id=CR16
citation_journal_title=IEEE Access; citation_title=Predicting outcomes of non-small cell Lung Cancer using CT image features; citation_author=SH Hawkins, JN Korecki, Y Balagurunathan, Y Gu, V Kumar, S Basu, RJ Gillies, LO Hall, DB Goldgof, RA Gatenby; citation_volume=2; citation_publication_date=2014; citation_pages=1418-1426; citation_doi=10.1109/ACCESS.2014.2373335; citation_id=CR17
citation_journal_title=Comput Methods Programs Biomed; citation_title=Automated pulmonary Nodule detection based on three-dimensional shape-based feature descriptor; citation_author=WJ Choi, TS Choi; citation_volume=113; citation_issue=1; citation_publication_date=2014; citation_pages=37-54; citation_doi=10.1016/j.cmpb.2013.08.015; citation_id=CR18
citation_journal_title=J Biomed Imaging; citation_title=Automatic classification of normal and Cancer Lung CT images using multiscale AM–FM features; citation_author=E Magdy, N Zayed, M Fakhr; citation_volume=2015; citation_publication_date=2015; citation_pages=11; citation_doi=10.1155/2015/230830; citation_id=CR19
citation_journal_title=Int J Eng Adv Technol (IJEAT); citation_title=Automatic lung nodule detection on CT image using region growing; citation_author=Aswathy S Nair, JE Jacob; citation_volume=4; citation_issue=5; citation_publication_date=2015; citation_pages=157-159; citation_id=CR20
citation_journal_title=Neurocomputing; citation_title=A novel approach of lung segmentation on chest CT images using graph cuts; citation_author=S Dai, K Lu, J Dong, Y Zhang, Y Chen; citation_volume=168; citation_publication_date=2015; citation_pages=799-807; citation_doi=10.1016/j.neucom.2015.05.044; citation_id=CR21
citation_journal_title=Int J Eng Comput Sci; citation_title=Lung Cancer identification using CT images; citation_author=Sunanda Biradar, K Agalatakatti; citation_volume=4; citation_issue=7; citation_publication_date=2015; citation_pages=13022-13025; citation_id=CR22
citation_journal_title=World Acad Sci Eng Technol Int J Comput Electr Autom Control Inf Eng; citation_title=CT Medical images denoising based on new wavelet thresholding compared with curvelet and contourlet; citation_author=A Moslemi, A Movafeghi, S Moradi; citation_volume=9; citation_issue=10; citation_publication_date=2015; citation_pages=2174-2179; citation_id=CR23
citation_journal_title=J Vis Commun Image Represent; citation_title=Expectation–maximization algorithm with total variation regularization for vector-valued image Segmentation; citation_author=J Liu, YB Ku, S Leung; citation_volume=23; citation_issue=8; citation_publication_date=2012; citation_pages=1234-1244; citation_doi=10.1016/j.jvcir.2012; citation_id=CR24
https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/LIDC-IDRI