Automatic Lung Segmentation Based on Texture and Deep Features of HRCT Images with Interstitial Lung Disease
المؤلفون المشاركون
Pang, Ting
Guo, Shaoyong
Zhang, Xinwang
Zhao, Lijie
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-11-29
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Lung segmentation in high-resolution computed tomography (HRCT) images is necessary before the computer-aided diagnosis (CAD) of interstitial lung disease (ILD).
Traditional methods are less intelligent and have lower accuracy of segmentation.
This paper develops a novel automatic segmentation model using radiomics with a combination of hand-crafted features and deep features.
The study uses ILD Database-MedGIFT from 128 patients with 108 annotated image series and selects 1946 regions of interest (ROI) of lung tissue patterns for training and testing.
First, images are denoised by Wiener filter.
Then, segmentation is performed by fusion of features that are extracted from the gray-level co-occurrence matrix (GLCM) which is a classic texture analysis method and U-Net which is a standard convolutional neural network (CNN).
The final experiment result for segmentation in terms of dice similarity coefficient (DSC) is 89.42%, which is comparable to the state-of-the-art methods.
The training performance shows the effectiveness for a combination of texture and deep radiomics features in lung segmentation.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Pang, Ting& Guo, Shaoyong& Zhang, Xinwang& Zhao, Lijie. 2019. Automatic Lung Segmentation Based on Texture and Deep Features of HRCT Images with Interstitial Lung Disease. BioMed Research International،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1123634
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Pang, Ting…[et al.]. Automatic Lung Segmentation Based on Texture and Deep Features of HRCT Images with Interstitial Lung Disease. BioMed Research International No. 2019 (2019), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1123634
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Pang, Ting& Guo, Shaoyong& Zhang, Xinwang& Zhao, Lijie. Automatic Lung Segmentation Based on Texture and Deep Features of HRCT Images with Interstitial Lung Disease. BioMed Research International. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1123634
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1123634
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر