Background and Objective: The early pulmonary nodule detection can be helpful for timely therapeutic intervention of lung cancer. The digital image processing of radiography for lung nodule detection is necessary to provide a second opinion to assist radiologists’ image reading.
Methods: We have developed a Computer-aided diagnosis (CAD) algorithm for lung nodule detection in order to detect lung cancer in computed tomography images. Image database; which is obtained from the Lung Image Database Consortium; consists of 120 cases with ³ 5 mm in diameter nodule. The Digital image processing of CAD algorithm consists of modules for lung segmentation; image enhancement of lung nodule and feature extraction with morphological operation.
Results: The shape analysis is a key technique for lung nodule detection. The CAD system achieved a sensitivity of 93% and false positive rate of 3.52.
Conclusions: The CAD system for lung nodule detection can be useful to help physician acquiring diagnostic information and improve clinical decisions.
หลักการและวัตถุประสงค์: การตรวจเจอก้อนในปอดในระยะเริ่มต้นสามารถช่วยให้ผลการรักษาโรคมะเร็งปอดดีขึ้น การประมวลผลภาพดิจิทัลจากภาพถ่ายทางรังสีวิทยาสามารถช่วยให้รังสีแพทย์ยืนยันผลตรวจวินิจฉัยก้อนในปอดได้
วิธีการศึกษา: ทำการพัฒนาอัลกอริทึมช่วยวินิจฉัยสำหรับตรวจหาก้อนในปอดที่อาจพัฒนาเป็นมะเร็งจากภาพเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ ข้อมูลภาพที่ใช้ในการศึกษาได้จากฐานข้อมูลภาพเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ปอดมาตรฐานซึ่งประกอบด้วยภาพเอกซเรย์คอมพิวเตอร์จำนวน 120 ราย ที่มีก้อนในปอดขนาดเส้นผ่าศูนย์กลางใหญ่กว่า 5 มิลลิเมตร การประมวลผลภาพดิจิทัลของอัลกอริทึมคอมพิวเตอร์ช่วยวินิจฉัยประกอบด้วยการแบ่งส่วนภาพ การปรับแต่งภาพ และการแยกคุณลักษณะเฉพาะของก้อนในปอดด้วยวิธีการเปลี่ยนแปลงลักษณะรูปร่างหรือโครงร่างของภาพ
ผลการศึกษา: ผลการวิเคราะห์รูปร่างก้อนในปอดพบว่าเป็นวิธีการที่สำคัญในการตรวจหาก้อนในปอด ระบบคอมพิวเตอร์ช่วยวินิจฉัยที่สร้างขึ้นมีความไว 93% และ false positive rate 3.52
สรุป: ระบบคอมพิวเตอร์ช่วยวินิจฉัยก้อนในปอดที่สร้างขึ้นสามารถช่วยให้แพทย์ได้รับข้อมูลและการตัดสินใจในการวินิจฉัยที่เพิ่มขึ้น