Описание легочных узлов с использованием трехмерной кластеризации

Введение. После обнаружения на медицинских снимках узла (опухоли) необходимо определить его форму, локализацию и тип. Это важно для выбора вида клинического вмешательства и других аспектов работырадиологов. Системы компьютерного обнаружения эффективно выявляют узлы с помощью 2D-обработки изображений компьютерной томографии (КТ) легких. Однако более подробное описание узла (опухоли) по-прежнему представляет собой большую проблему.Материалы и методы. В рамках данной работы трехмерная кластеризация выполнялась на объемных КТ изображениях, которые дают представление об узле и его структуре. Эти материалы использовались для описания развития узла по последовательным срезам легкого.Результаты исследований. Объединены алгоритмы кластеризации и определения характеристик узлов в 3D-визуализации. Некоторые трехмерные функции применили к объектам, сгруппированным методом K-средних КТ изображений легких. Такой подход обеспечивает визуальное изучение трехмерной формы и местоположения узла. Данное исследование в основном сосредоточено на кластеризации в 3D с целью получения сложной информации, пропущенной в отчете рентгенолога. Кроме того, для оценки предлагаемой системы в работе применили 3D плотностный алгоритм кластеризации пространственных данных с присутствием шума и еще одно 3D приложение - график. Предлагаемый метод обнаружил сложный случай и автоматически предоставил информацию о типах узлов (шаровидный, юкстаплевральный и плеврально-хвостовой). Алгоритм проверен на стандартных данных, состоявших из сканов компьютерной томографии легких с узлами размером более и менее 3 мм.Обсуждение и заключения. На основе предложенной модели можно кластеризовать узлы легких при объемной КТ и определять набор таких характеристик, как форма, расположение и тип.