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An Level Set Evolution Morphology Based Segmentation of Lung Nodules and False Nodule Elimination by 3D Centroid Shift and Frequency Domain DC Constant Analysis

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJUNESST) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of u- and e- Service, Science and Technology 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.10 (2016.10)바로가기
  • 페이지
    pp.187-198
  • 저자
    Senthilkumar Krishnamurthy, Ganesh Narasimhan, Umamaheswari Rengasamy
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A288666

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원문정보

초록

영어
A Level Set Evolution with Morphology (LSEM) based segmentation algorithm is proposed in this work to segment all the possible lung nodules from a series of CT scan images. All the segmented nodule candidates were not cancerous in nature. Initially the vessels and calcifications were also segmented as nodule candidates. The structural feature analysis was carried out to remove the vessels. The nodules with more centroid shift in the consecutive slices were eliminated since malignant nodule’s resultant position did not usually deviate. The calcifications were eliminated by frequency domain analysis. DC constant of nodule candidates were computed in frequency domain. The nodule candidates with high DC constant value could be the calcifications as the calcification patterns were homogeneous in nature. This algorithm was applied on a database of 40 patient cases with 58 malignant nodules. The algorithms proposed in this paper precisely detected 55 malignant nodules and failed to detect 3 with a sensitivity of 95%. Further, this algorithm correctly eliminated 778 tissue clusters that were initially segmented as nodules, however, 79 non-malignant tissue clusters were detected as malignant nodules. Therefore, the false positive of this algorithm was 1.98 per patient.

목차

Abstract
 1. Introduction
  1.1. Database
 2. Pre-Processing of Lung CT Image
  2.1. Normalization of lung CT Image
  2.2. Lung CT Image Enhancement
 3. Level Set Evolution with Morphology (LSEM) based Segmentation
  3.1. Morphological Processing to Extract Nodules
 4. False Nodule Elimination
  4.1. Elimination of Vessels through 3D Centroid Variation
  4.2. Elimination of Calcifications Through Fourier DC Constant
 5. Results and Discussion
 6. Conclusion
 References

키워드

Cancer detection Computed Tomography Image segmentation Medical diagnostic imaging Level Set Evolution

저자

  • Senthilkumar Krishnamurthy [ Information and Communication Engineering, Anna University, India ] Corresponding Author
  • Ganesh Narasimhan [ Electronics and Communication Engineering, Saveetha Engineering College, India ]
  • Umamaheswari Rengasamy [ Electrical and Electronics Engineering, Velammal Engineering College, India ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJUNESST) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJUNESST)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of u- and e- Service, Science and Technology
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4246
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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