پديد آورنده :
نادعليان، زهرا
عنوان :
شناسايي اتوماتيك ندول هاي ريوي با استفاده از پردازش ديجيتال تصاوير سي تي ريه
مقطع تحصيلي :
كارشناسي ارشد
گرايش تحصيلي :
مخابرات﴿سيستم﴾
محل تحصيل :
اصفهان: دانشگاه صنعتي اصفهان، دانشكده برق و كامپيوتر
صفحه شمار :
چهارده، 124ص.: مصور، جدول، نمودار
يادداشت :
ص.ع. به فارسي و انگليسي
استاد راهنما :
سعيد صدري، بهزاد نظري
توصيفگر ها :
شناسايي ندول هاي ريوي , پردازش تصاوير سي تي اسكن قفسه سينه , كانتورهاي فعال , بيشترين همبستگي , استخراج ويژگي , طبقه بندي
تاريخ نمايه سازي :
94/2/13
استاد داور :
رسول امير فتاحي، محمدرضا احمدزاده
تاريخ ورود اطلاعات :
1396/09/26
رشته تحصيلي :
برق و كامپيوتر
دانشكده :
مهندسي برق و كامپيوتر
چكيده فارسي :
چكيده سرطان ريه از مرگبارترين سرطانها ميباشـد يكـي از نشـانههاي بـروز ـ ـ ـ ـ سرطانهاي ريه ندولهاي ريوي ميباشند كه ميتوانند بـه صـورت مجـزا يـا ـ ـ ـ ـ متصل به ديوارهي ريه ظاهر گردند ندول يك تودهي اضافي است كه در داخل ريه توليد ميشود سرطان ريه در مراحل اوليه هيچگونه علائمي در تصـاوير ـ سيتياسكن ندارد و زماني علائـم آن ظـاهر ميشـود كـه بيمـاري در مراحـل ـ ـ ـ ـ ـ پيشرفتهتري قرار گرفته باشد و اين به دليل وجود تباين پايين اندازهي كوچك و محل قرارگيري ندولها در مراحل اوليه است درصورتي كـه نـدولها ـ ـ كوچك باشند آشكارسازي آنها با چشم بسيار دشوار ميباشد به همين علت در چنين مواردي الگوريتمهاي پردازش تصوير كـه توسـط كـامپيوتر انجـام ـ ـ ـ ـ ميشوند ميتوانند به عنوان كمككار راديولوژيست در آشكارسازي محليابي و ارزيابي كيفيت ندول كمك كنند چنـين سيسـتمهايي بـه عنـوان ابـزاري ـ ـ ـ ـ هوشمند كه نظر دوم را بـراي راديولوژيسـت بيـان ميكننـد بكـار بـرده ـ ـ ـ ـ ـ ـ ميشوند كه موقعيتهاي مشكوك در تصاوير را به راديولوژيست نشـان داده و ـ از اين طريق به راديولوژيست در تشـخيص هرچـه صـحيحتر كمـك مينماينـد ـ ـ ـ ـ ايدهي اساسي اين نيست كه تشخيص بيماري به يك ماشين محول شود بلكه به اين دليل استفاده ميشود كه حساسيت كار را افـزايش و نـرخ خطـاي مثبـت ـ ـ ـ ـ اشتباه را كاهش ميدهد سيتياسكن يكي از روشهـاي بسـيار حسـاس و دقيـق ـ ـ ـ ـ تصويربرداري است كه در شناسايي انواع سرطانهاي ريه بكـار مـيرود بـر ـ ـ ـ اين اساس در اين پاياننامه سيستمي بـراي شناسـايي نـدولهاي ريـوي در ـ ـ ـ تصاوير سيتياسكن ريه پيشنهاد شدهاست در ابتدا به منظور افزايش سـرعت ـ و دقت پردازش لوبهاي ريه از تصوير اصلي بـه دسـت ميآينـد در مرحلـه ـ ـ ـ بعد الگوهايي را براي ندولهاي ريوي در نظر ميگيريم و توسط روشـي كـه ـ بيشترين همبستگي را بين الگو و تصوير محاسبه ميكند نواحي مشـكوك بـه ـ ـ ندولهاي ريوي را شناسـايي مـيكنيم نـواحي مشـكوك بـه نـدولهاي ريـوي ـ ـ ـ ـ ـ ميتوانند رگ يا ندول باشند كه آنها را توسـط روش كانتورهـاي فعـال از ـ ـ ـ پسزمينه جدا ميكنيم در مرحلهي استخراج ويژگيها اسـتفاده از اطلاعـات ـ ـ فقط يك فريم با خطاي زيادي در تشخيص روبهرو است در نتيجـه تشـخيصهـا ـ ـ ـ وقتي دقيقتر خواهند بود كه حتيالامكان از تعداد بيشتري فـريم اسـتفاده ـ ـ شود در اين پاياننامه ويژگيهاي استخراج شده بـر مبنـاي ايـن قاعـده ـ ـ ـ ميباشند كه ندولها كروي شكل و رگها استوانهاي شكل هستند بنابراين در نواحي ندولي بين قطر كوچك قطـر بـزرگ و طـول آن اخـتلاف زيـادي وجـود ـ ـ ـ ـ ـ ـ ندارد در نتيجه ويژگيهاي دوبعـدي و سـهبعدي را از نـواحي مشـكوك بـه ـ ـ ـ ـ ـ ندولهاي ريوي استخراج ميكنيم در نهايت براي طبقهبندي نـواحي مشـكوك ـ ـ به ندولهاي ريوي به دو كلاس ندول و غيرندول از ميان روشهاي موجود از روش ماشينهاي بردار پشتيباني SVM به عنوان يكي از مطمئنترين روشهـاي ـ طبقهبندي استفاده شدهاست الگوريتم پيشنهادي بـراي شناسـايي نـدولهاي ـ ـ ـ ريوي بر روي تصاوير سيتياسكن ريه از پايگاه داده ELCAP اعمال شدهاست نتيجه الگوريتم نهايي طبقهبندي نشان ميدهد كه بهبـود قابـل تـوجهي در ـ ـ ـ نتايج روش ارائه شده نسبت به روشهاي موجود در اين زمينه وجـود دارد ـ اين روش به ميزان حساسيت و تشخيص به ترتيب برابر با 2 39 و 9 59 دسـت ـ يافتهاست
چكيده انگليسي :
Computer Aided Detection of Lung Nodules Using Digital Processing of Lung CT Images Zahra Nadealian z nadealian@ec iut ac ir Date of Submission 6 1 2015 Department of Electrical and Computer Engineering Isfahan University of Technology Isfahan 84156 83111 Iran Degree M Sc Language FarsiSupervisors Saeed Sadri sadri@cc iut ac ir Behzad Nazari nazari@cc iut ac ir Abstract Lung cancer is one of the deadliest kinds of cancer Pulmonary nodules are one of the symptoms of lungcancer that can appear as a separated mass or as a mass attached to chest wall Nodule is an additional massthat is produced inside the lung Lung cancer is not detected in early stages in computed tomography CT scan images Pulmonary nodules appear when lung cancer is in the more severe stages because of lowcontrast small size and position of the pulmonary nodules in CT scan images When a nodule is small itsdetection by eye can be difficult For this reason computerized image processing algorithms can help theradiologist in the detection localization and quality assessment of nodules by highlighting the suspiciousareas Computer aided detection CAD systems are used as an intelligent tool that express a second opinionfor the radiologist CAD systems can represent the suspicious areas in CT scan images to the radiologist to bemore carefully studied The basic idea is not to design a software to make the final decision but to make asoftware to help the radiologist in his diagnosis Accordingly in this thesis a new algorithm is developed todetect the suspicious nodule candidates in CT scan images Firstly lung lobe regions are segmented from theoriginal images to increase the processing speed and accuracy In the next stage template matching method isused to detect the suspicious nodule candidates These suspicious nodule candidates include nodules andsome vessels that are similar to pulmonary nodule in single frames Then we segment the suspicious nodulecandidates by localized active contours Using a single frame leads to many false positive errors So ouralgorithm will use consecutive slices to enhance the detection process Nodules and blood vessels havespherical and cylindrical shape respectively There is a small difference between large diameter and smalldiameter in pulmonary nodules so three dimensional and two dimensional features are extracted from areas ofsuspected pulmonary nodules that represent the physical dimention the suspicious nodule candidates Finally for classifying suspicious nodule candidates into two classes of nodule and non nodule among the existingmethods we use Support Vector Machine SVM as one of the most reliable classification methods Proposed algorithm has been tested by Early Lung Cancer Action Program ELCAP database Finalclassification result showed the acceptable performance of the algorithm and achieved sensitivity and specificityof 93 2 and 95 9 respectively Keywords Detection of Pulmonary Nodules Processing of CT Scan Images Active Contour Maximum Correlation Feature Extraction Classification
استاد راهنما :
سعيد صدري، بهزاد نظري
استاد داور :
رسول امير فتاحي، محمدرضا احمدزاده
