CT图像肺结节计算机辅助检测与诊断技术研究综述

发布时间：2018-01-13 02:09

本文关键词：CT图像肺结节计算机辅助检测与诊断技术研究综述　出处：《数据采集与处理》2016年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：肺结节计算机辅助诊断(Computer-aided diagnosis,CAD)能够从CT图像中检测、分割和诊断肺结节,提高早期肺癌的生存率,因而具有重要临床意义。由于肺结节的形态根据其类型、尺寸、位置、内部结构及恶性与否等动态变化,导致肺结节检测和诊断已经成为一个重大的挑战问题。本文对比分析了CAD系统中肺实质分割、肺结节检测、肺结节分割以及肺结节良恶性判断等4个步骤所运用的关键技术及挑战,并指出开发有效CAD系统需要进一步优化不同类型结节诊断算法灵敏度、降低结节检测误报数量、提高诊断自动化水平,同时需要集成影像存储与通信系统(Picture archiving and communication systems,PACS)以及电子病历系统(Electronic medical record systems,EMRS),以便在日常临床实践中应用。
[Abstract]:Computer aided diagnosis for pulmonary nodules (Computer-aided, diagnosis, CAD) can be detected from the CT images, segmentation and diagnosis of pulmonary nodules, and improve the survival rate of early lung cancer, which has important clinical significance. The pulmonary nodules form according to its type, size, location, internal structure and malignant or dynamic changes, resulting in pulmonary nodules detection and diagnosis has become a major challenge. The comparison and analysis of the CAD system in the lung parenchyma segmentation, lung nodule detection, key techniques and challenges the use of pulmonary nodule segmentation and judgement of benign and malignant pulmonary nodules in 4 steps, and pointed out the need to further optimize the different types of nodule diagnosis algorithm sensitivity to develop effective CAD system reduce the number of false positives, nodule detection, improve the diagnostic level of automation, also need to be integrated picture archiving and communication system (Picture archiving and communication systems, and PACS) The Electronic medical record systems (EMRS) is used in daily clinical practice.

【作者单位】：安徽师范大学数学计算机科学学院;皖南医学院计算机教研室;
【基金】：国家自然科学基金(61672386,61573023)资助项目教育部人文社会科学研究规划基金(16YJAZH071)资助项目安徽高校省级自然科学研究重点基金(KJ2016A275,KJ2014A266)资助项目
【分类号】：TP391.7;R734.2;R730.44
【正文快照】： 引言根据世界卫生组织及各大癌症研究中心的报告显示,肺癌目前已成为全球死亡率最高的癌症[1]。美国癌症研究中心于2013年发布的癌症调查报告表明[1]:2012年美国癌症患者死亡病例大约有58万例,其中肺癌患者死于大约16万例,约占所有癌症死亡病例的28%,并且肺癌新发病例已达23万

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