Lung segmentation method based on concavity degree of border points
محل انتشار: یازدهمین کنفرانس سراسری سیستم های هوشمند
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 917
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICS11_248
تاریخ نمایه سازی: 14 مهر 1392
چکیده مقاله:
Lungs segmentation is a vital step for quantitative lung CT image analysis and computer aided diagnosis. However, accurate and automated lung segmentation is necessary for recognizing lesion but it may be difficult by the presence of the abnormalities. Many lung diseases change tissue densities or resulting in intensity changes in the CT image data. So, intensity-only segmentation algorithms will not work for most pathological lung cases such as juxtapluaralnodule which attached to the chest wall and may be excluded from lungs. This paper presents an algorithm for pathological lung segmentation. Firstly, the quality of CT images is enhanced by noise removing. After that, lungs region borders have been extracted from the background and chest box fromcomputer tomography (CT) scan slices using morphological operations. In the second step, it closes the holes on the lung bordersbased on the concavity degree histogram computation ofborder points and its local maxima’s.For closing the holesleaded from abnormality, we find local maxima's point inconcavity histogram of the lung borders and then draw straightline between each pair of points which has less Euclideandistance than a predefine threshold otherwise we keep mainborder of the lung. At the end, the performanceof our proposedmethod is reported by experimental results using clinical CTimages. We validate our method by comparing our automaticsegmentation result with manually traced segmentation result.Sensitivity, specificity were calculated to evaluate the method
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Sarah Soltaninejad
*MSc students of ComputerEngineering Department. School of Computer and Electrical Engineering,ShirazUniversity, Shiraz, Iran
Farshad Tajeripour
Associate Professor of Computer Engineering Department. School of Computer and Electrical EngineeringShiraz University,Shiraz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :