تعداد نشریات | 44 |
تعداد شمارهها | 1,303 |
تعداد مقالات | 16,020 |
تعداد مشاهده مقاله | 52,489,182 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 15,216,857 |
تشخیص خودکار ندولهای ریوی با استفاده از آنتروپی فازی-تیسالیس و ماشین بردار پشتیبان | ||
مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز | ||
مقاله 28، دوره 50، شماره 4 - شماره پیاپی 94، اسفند 1399، صفحه 1757-1771 اصل مقاله (736.96 K) | ||
نویسندگان | ||
عاطفه قنبری1؛ علی محمد لطیف* 1؛ مهدی رضاییان1؛ علیرضا شکیبا فرد2 | ||
1گروه مهندسی کامپیوتر - پردیس فنی و مهندسی - دانشگاه یزد | ||
2دانشکده علوم پزشکی - دانشگاه شیراز | ||
چکیده | ||
ندولهای ریوی بافت اولیه سرطان ریه هستند. طراحی سیستم تشخیص بهکمک کامپیوتر میتواند جهت بالا بردن دقت متخصص در زمینهی تشخیص و توصیف این بافت بهکار رود. در سالهای اخیر پژوهشهایی در این زمینه صورت گرفته با این حال سیستم های CAD کنونی با حساسیت کم دارای مثبت کاذب بالایی هستند. بنابراین هدف اصلی این پژوهش توسعه ی سیستم CAD ای است که قادر باشد مکان اکثر ندول ها را تا جایی که امکان دارد تشخیص دهد و در کنار این امر تعداد مثبت کاذب آن کم باشد. قطعهبندی تصویر ریه و تشخیص ندول گامهای اصلی این پژوهش هستند. در گام قطعهبندی، ترکیب روشهای آنتروپی فازی-تیسالیس و آستانهگذاری مورد استفاده قرار میگیرند. در مرحله تشخیص ندول، ویژگیهای شدت روشنایی و هندسی ندول استخراج میشوند و نواحی مشکوک با کمک ماشین بردار پشتیبان مشخص میگردد. استفاده از ویژگیهای شدت روشنایی باعث افزایش حساسیت میشود درحالیکه بهکارگیری ویژگیهای هندسی باعث کاهش مثبت کاذب میشود. بهمنظور ارزیابی روش پیشنهادی، از تصاویر مجموعه دادههای LIDC و تابا استفاده شده است. حساسیت طبقهبندی حاصل 92% بهدستآمده است. نتایج بهدستآمده در مقایسه با نتایج گزارششده توسط سایر مقالهها، مفید بودن این پژوهش را نشان میدهد. | ||
کلیدواژهها | ||
ندول ریوی؛ قطعهبندی؛ آستانهگذاری؛ ماشین بردار پشتیبان | ||
مراجع | ||
[1] J. Ahmedin, R. Siegel, E. Ward, Y. Hao, J. Xu, and M. J. Thun, “Cancer statistics, 2009,” CA: a cancer journal for cliniciansJ Clin , vol. 59, no. 4, pp. 225–249, 2009. [2] J. K. Won, Y.J. Won, S. Park, H.J Kong, J. Sung, H. R. Shin, E. C Park, and J. S. Lee. “Cancer statistics in Korea: incidence, mortality and survival in 2005,” Journal of Korean medical science, vol. 24, no.6, pp. 995–1003, 2009. [3] M. Keshani, Z. Azimifar, F. Tajeripour, R. Boostani, “Lung nodule segmentation and recognition using SVM classifier and active contour modeling: a complete intelligent system,” Computers in biology and medicine, vol. 43. no. 4, pp. 287–300, 2013. [4] A. M. Santos, A. O. de Carvalho Filho, A .C. Silva, A. C. dePaiva, R.A. Nunes, M. Gattass, “Automatic detection of small lung nodules in 3D CT data using gaussian mixture models, tsallis entropy and SVM,” Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 36, pp. 27–39, 2014. [5] I. R. S. Valente, P. C. Cortez, et al., “Automatic 3D pulmonary nodule detection in CT images: A survey,” Computer methods and programs in biomedicine, vol. 124, pp. 91–107, 2016. [6] S. Shimoyama, N. Homma, M. Sakai, T. Ishibashi, and M. Yoshizawa, “Auto detection of non-isolated pulmonary nodules connected to the chest walls in X-ray CT images,” Proceedings of the Conference of IEEE ICCAS-SICE, pp. 3672–3675, 2009. [7] Y. Sui, Y. Wei & D. Zhao, “Computer-Aided Lung Nodule Recognition by SVM Classifier Based on Combination of Random Undersampling and SMOTE.” Hindawi Publishing Corporation, 2015. [8] S. T. Namin, H. Abrishami Moghaddam, R. Jafari, M. Esmaeil-Zadeh and M. Gity, “Automated detection and classification of pulmonary nodules in 3D thoracic CT images,” Proceedings of the 2010 IEEE SMC Conference, pp. 3774-3779, 2010. [9] Y. Lee, T. Hara, H. Fujita, S. Itoh, T. Ishigaki, “Automated detection of pulmonary nodules in helical CT images based on an improved template-matching technique,” IEEE Transactions on medical imaging, vol. 20, no. 7, pp. 595–604, 2001. [10] S. Soltaninejad, M. Keshani and F. Tajeripour, “Lung nodule detection by KNN classifier and active contour modelling and 3D visualization,” IEEE International Conference on Artificial Intelligence and Signal Processing, pp. 440-445, 2012. [11] P. Badura, & E. Pietka, “Soft computing approach to 3D lung nodule segmentation in CT.” Computers in biology and medicine, vol. 53, pp. 230-243, 2014. [12] S. Shen, A. A. Bui, J. Cong, & W. Hsu, W, “An automated lung segmentation approach using bidirectional chain codes to improve nodule detection accuracy.” Computers in biology and medicine,vol. 57, 139-149, 2015. [13] H. J. Vala, A. Baxi, “A review on Otsu image segmentation algorithm,” International Journal of Advanced Research in Computer Engineering & Technology, no.2, pp. 387-389, 2013. [14] M. Keshani, Z. Azimifar, R. Boostani and A. Shakibafar. “Lung nodule segmentation using active contour modeling,” IEEE Iranian Conference on Machine Vision and Image Processing , pp. 1-6, 2010. [15] X. Ye, X. Lin, J. Dehmeshki, G. Slabaugh, G. Beddoe, “Shape-based computer-aided detection of lung nodules in thoracic CT images,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, pp. 1810–1820, 2009. [16] R. K. Bawa, G. K. Sethi. “A review on binarization algorithms for camera based natural scene images,” In Proceedings of the International Conference on Advances in Computing, Communications and Informatics, pp. 873-878, 2012. [17] P. K. Sahoo, S. Soltani, A. K. Wong, “A survey of thresholding techniques,” Computer vision, graphics, and image processing, no.2, pp. 233-260, 1988. [18] S. Sarkar, S. Das, S Paul, S. Polley, R. Burman, SS. Chaudhuri, “Multi-level image segmentation based on fuzzy-Tsallis entropy and differential evolution,” IEEE International Conference on Fuzzy Systems, pp. 1-8, 2013. [19] A. Tartar, N. Kilic, A. Akan, “Classification of Pulmonary Nodules by Using Hybrid Features”, Computational and Mathematical Methods in Medicine, pp. 1-11, 2013. [20] N. S. Lingayat and M. R. Tarambale , “A Computer Based Feature Extraction of Lung Nodule in Chest X-Ray Image,” International Journal of Bioscience, Biochemistry and Bioinformatics vol. 3, no. 6, pp. 624-629, 2013. [21] < http://www.via.cornell.edu/databases/lungdb.html >. [22] A. A. Farag, H. E. Abd, E. Munim, J. H. Graham, S. Member, and A. A. Farag, “A novel approach for lung nodules segmentation in chest CT using level sets,” vol. 22, no. 12, pp. 5202–5213, 2013. [23] B. Scholkopf, and A. J. Smola, “Learning with kernels: support vector machines, regularization, optimization, and beyond,” MIT press, 2002. [24] S. Zheng, J. Liu, J.W. Tian, “A new efficient SVM-based edge detection method,” Pattern Recognition Letters, vol. 25, no. 10, pp. 1143–1154, 2004. [25] J. Dehmeshki, X. Ye, X.Y. Lin, M. Valdivieso, H. Amin, “Automated detection of lung nodules in CT images using shape-based genetic algorithm,”, Comput. Med. Imaging Graph 31, vol. 31, pp. 408–417, 2007. [26] D. Cascio, R. Magro, F. Fauci, M. Lacomi, and G. Raso, “Automatic detection of lung nodules in CT datasets based on stable 3D mass–spring models,” Comput. Biol. Med, vol. 42, no. 11, pp. 1098–1109, 2012. [27] H. Han, L. Li, F. Han, B. Song, W. Moore, and Z. Liang, “Fast and adaptive detection of pulmonary nodules in thoracic CT images using a hierarchical vector quantization scheme,” IEEE J. Biomed. Health Inform, vol. 19, no. 2, pp. 648–659, 2015. [28] A. Teramoto, H. Fujita, O. Yamamuro, and T. Tamaki, “Automated detection of pulmonary nodules in PET/CT images: Ensemble false-positive reduction using a convolutional neural network technique,” Med. Phys, vol. 43, no. 6, pp. 2821–2827, 2016. [29] A. Teramoto, H. Fujita, O. Yamamuro, and T. Tamaki, “Automated detection of pulmonary nodules in PET/CT images: Ensemble false-positive reduction using a convolutional neural network technique,” Med. Phys, vol. 43, no. 6, pp. 2821–2827, 2016. [30] G. kbarizadeh and A. E. Moghaddam, “Detection of Lung Nodules in CT Scans Based on Unsupervised Feature Learning and Fuzzy Inference,” J. Med. Imaging Health Inform, vol. 6, no. 2, pp. 477-483, 2016. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 460 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 407 |