Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Hệ thống phát hiện vùng ung thư dạ dày
Tóm tắt
Trong nghiên cứu này, một hệ thống mới được tạo ra để xác định các vùng ung thư trong hình ảnh dạ dày được chụp bằng chụp cắt lớp vi tính (CT). Mục tiêu là xác định tọa độ của các vùng ung thư lan rộng trong vùng dạ dày trong không gian màu bằng cách sử dụng hệ thống này. Ngoài ra, mục tiêu khác là giới hạn các khu vực này với tỷ lệ chính xác cao và phản hồi tới người dùng của hệ thống. Sự tích hợp này được thực hiện bằng cách sử dụng bản đồ năng lượng, các phương pháp phân tích và nhiều phương pháp xử lý hình ảnh, và hệ thống bao gồm những thuật toán tiên tiến này đã được hình thành. Đối với công việc này, trong độ tuổi từ 25 đến 40 và khi sự phân biệt giới tính không đáng kể, 30 bệnh nhân tình nguyện đã được chọn. Trong quá trình hình thành hệ thống, để nâng cao độ chính xác đến mức tối đa, đã tuân thủ 2 giai đoạn chính. Đầu tiên, trong hệ thống, các phương pháp xử lý hình ảnh tiên tiến được xử lý lẫn nhau và dữ liệu thu được đã được nghiên cứu. Thứ hai, trong hệ thống, các phép biến đổi FFT và Log đã được sử dụng lần lượt cho hai trường hợp đầu, sau đó các phép biến đổi này đã được sử dụng cùng nhau cho trường hợp thứ ba. Đối với tổng cộng ba trường hợp, phân phối năng lượng và phân tích độ mạnh năng lượng DC đã được thực hiện và hiệu suất của hệ thống này đã được điều tra. Cuối cùng, bằng cách sử dụng các thuật toán độc đáo của hệ thống, một phương pháp không xâm lấn đã được đạt được để phát hiện ung thư dạ dày và khi sử dụng đồng thời phép biến đổi FFT và Log, tỷ lệ thành công tối đa đạt được là 83,3119%.
Từ khóa
#Ung thư dạ dày #chụp cắt lớp vi tính #xử lý hình ảnh #phân tích năng lượng #phương pháp không xâm lấnTài liệu tham khảo
White, F., Gohari, K., and Smith, C., Histological and ultrastructural morphology of 7,12 dimethylbenz (alpha)- anthracene carcinogenesis in hamster cheek pouch epithelium. Diagn. Histopathol. 4(4):307–333, 1981.
Alpert, M.A., Terry, B.E., Mulekar, M., Cohen, M.V., Massey, C.V., Fan, T.M., Panayiotou, H., and Mukerji, V., Cardiac morphology and left ventricular function in normotensive morbidly obese patients with and without congestive heart failure and effect of weight loss. Am. J. Cardiol. 80:736–740, 1997.
Baker, R.R., Marsh, B.R., Frost, J.K., Stitik, F.P., Carter, D., and Lee, J.M., The detection and treatment of early lung cancer. Ann. Surg. 813–818, 1974.
Fujioka, N., Morimoto, Y., Arai, T., and Kikuchi, M., Discrimination between normal and malignant human gastric tissues by Fourier transform infrared spectroscopy. Cancer Detect. Prev. 28(1):32–36, 2004.
Tannapfel, A., Schmelzer, S., Benicke, M., et al., Expression of the p53 homologues p63 and p73 in multiple simultaneous gastric cancer. J. Pathol. 195:163–170, 2001.
Tolbert, D., Fenoglio-Preiser, C., Noffsinger, A., et al., The relation of p53 gene mutations to gastric cancer subsite and phenotype. Cancer Causes Control. 10:227–231, 1999.
Rigas, B., Morgello, S., Goldman, I.S., and Wong, P.T., Human colorectal cancers display abnormal Fourier-transform infrared spectra. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 87:8140–8144, 1990.
Wong, P.T., Goldstein, S.M., Grekin, R.C., Godwin, T.A., Pivik, C., and Rigas, B., Distinct infrared spectroscopic patterns of human basal cell carcinoma of the skin. Cancer Res. 53:762–765, 1993.
Martin, M.E., Wabuyele, M.B., Chen, K., et al., Development of an advanced hyperspectral imaging (HSI) system with applications for cancer detection. Ann. Biomed. Eng. 34(6):1061–1068, 2006.
Siddiqi, A.M., Li, H., Faruque, F., et al., Use of hyperspectral imaging to distinguish normal, precancerous, and cancerous cells. Cancer Cytopathol;. 114(1):13–21, 2008.
Camps-Valls, G., and Bruzzone, L., Kernel-based methods for hyperspectral image classification. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 43:1351–1362, 2005.
Akbari, H., Kosugi, Y., Kojima, K., and Tanaka, N., Hyperspectral Image segmentation and its application in abdominal surgery. Int. J. Funct. Inform. Personal. Med. 2(2):201–216, 2009.
Richardson, A.D., Duigan, S.P., and Berlyn, G.P., An evaluation of noninvasive methods to estimate foliar chlorophyll content. New Phytol. 153:185–194, 2002.
Moran, J.A., Mitchell, A.K., Goodmanson, G., and Stockburger, K.A., Differentiation among effects of nitrogen fertilization treatments on conifer seedlings by foliar reflectance: a comparison of methods. Tree Physiol. 20:1113–1120, 2000.
Datt, B., McVicar, T.R., Van Niel, T.G., Jupp, D.L.B., and Pearlman, J.S., Preprocessing EO-1 Hyperion hyperspectral data to support the application of agricultural indexes. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 41:1246–1259, 2003.
Zanghieri, G., Di Gregorio, C., Sacchetti, C., Fante, R., Sassatelli, R., Cannizzo, G., et al., Familial occurrence of gastric cancer in the 2-year experience of a population-based registry. Cancer. 66:2047–2051, 1990.
Ahmad, Z., Idrees, R., Sahar, A.N., Ahmed, R., Ahsan, A., and Asghar, N., Gastric carcinoma: typing, staging, lymph node and resection margin status on gastrectomy specimens. JCPSP 17(9):539–542, 2007.
Cappell, M.S., and Friedel, D., The role of esophagogastroduodenoscopy in the diagnosis and management of upper gastrointestinal disorders. Med. Clin. N. Am. 86:1165–1216, 2002.
Ponz de Leon, M., Sassatelli, R., Sacchetti, C., Zanghieri, G., Scalmati, A., and Roncucci, L., Familial aggregation of tumors in the three-year experience of a population-based Colorectal Cancer Registry. Cancer Res. 49:4344–4348, 1989.
Layke, J.C., and Lopez, P.P., Gastric cancer: diagnosis and treatment options. Am. Fam. Physician. 69:1133–1140, 2004.
Tsenkova, R., Aquaphotomics, dynamic spectroscopy of aqueous and biological systems describes peculiarities of water. J Near Infrared Spectrosc. 17:303–314, 2009.
Balabin, R.M., Safieva, R.Z., and Lomakina, E.I., Comparison of linear and nonlinear calibration models based on near infrared (NIR) spectroscopy data for gasoline properties prediction. Chemom. Intell. Lab. 88(2):183–188, 2007.
Tabata, H., Fuchigami, T., Kobayashi, H., Sakai, Y., Nakanishi, M., Tomioka, K., Nakamura, S., and Fujishima, M., Helicobacter pylori and mucosal atrophy in patients with gastric cancer: a special study regarding the methods for detecting Helicobacter pylori. Dig. Dis. Sci. 44:2027–2034, 1999.
Lambert, R., Guilloux, A., Oshima, A., Pompe-Kirn, V., Bray, F., Parkin, M., Ajiki, W., and Tsukuma, H., Incidence and mortality from stomach cancer in Japan, Slovenia and the USA. Int. J. Cancer. 97:811–818, 2002.
Sasaki, Y., Hada, R., and Munakata, A., Computer-aided grading system for endoscopic sever- ity in patients with ulcerative colitis. Dig. Endosc. 15:206–209, 2003.