Herramienta para la detección automática de nódulos pulmonares solitarios en series de imágenes de tomografía computarizada multicorte

Autor: Alexander Mulet De los Reyes, Cecilia Ana Suárez, Maikel Noriega Alemán
Jazyk: Spanish; Castilian
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: Revista Cubana de Investigaciones Biomédicas, Vol 39, Iss 2 (2020)
Druh dokumentu: article
ISSN: 0864-0300
1561-3011
Popis: Introducción: El nódulo pulmonar solitario (NPS) es uno de los problemas más frecuentes en la práctica del radiólogo, constituyendo un hallazgo incidental habitual en los estudios torácicos realizados durante el ejercicio clínico diario. Objetivos: Implementar un sistema de diagnóstico asistido por computadora (CAD) que facilite la detección del NPS en las series de imágenes de tomografía computarizada multicorte. Métodos: Se utilizó Matlab para el desarrollo y evaluación de un conjunto de algoritmos que constituyen elementos necesarios de un sistema CAD. En orden: un algoritmo para la extracción de las regiones de interés, algoritmo para la extracción de características y un algoritmo de detección de NPS para el cual se probaron varios clasificadores. La evaluación de los algoritmos fue efectuada en base a las anotaciones realizada por especialistas a la colección de imágenes LIDC-IDRI (Lung Image Database Consortium). Resultados: El método de segmentación empleado para extracción de las regiones de interés permitió generar la adecuada división de las imágenes originales en regiones significativas. El algoritmo utilizado en la detección mostró para el conjunto de prueba además de buena exactitud (de 96.4%), un buen balance de sensibilidad (91.5%) para una tasa de 0.84 FPI. Conclusiones: El trabajo de investigación y la implementación realizada se reflejan en la construcción de una interfaz gráfica en Matlab como prototipo del sistema de diagnóstico asistido por computadora, con el que se puede contribuir a detectar más fácilmente el NPS, así como disminuir la ventana terapéutica y aumentar la esperanza de vida del paciente.
Databáze: Directory of Open Access Journals
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