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17.10.2016 | Original Article | Ausgabe 8/2017

Medical & Biological Engineering & Computing 8/2017

3D shape analysis to reduce false positives for lung nodule detection systems

Zeitschrift:
Medical & Biological Engineering & Computing > Ausgabe 8/2017
Autoren:
Antonio Oseas de Carvalho Filho, Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva, Rodolfo Acatauassú Nunes, Marcelo Gattass

Abstract

Using images from the Image Database Consortium and Image Database Resource Initiative (LIDC–IDRI), we developed a methodology for classifying lung nodules. The proposed methodology uses image processing and pattern recognition techniques. To classify volumes of interest into nodules and non-nodules, we used shape measurements only, analyzing their shape using shape diagrams, proportion measurements, and a cylinder-based analysis. In addition, we use the support vector machine classifier. To test the proposed methodology, it was applied to 833 images from the LIDC–IDRI database, and cross-validation with k-fold, where \(k = 5\), was used to validate the results. The proposed methodology for the classification of nodules and non-nodules achieved a mean accuracy of 95.33 %. Lung cancer causes more deaths than any other cancer worldwide. Therefore, precocious detection allows for faster therapeutic intervention and a more favorable prognosis for the patient. Our proposed methodology contributes to the classification of lung nodules and should help in the diagnosis of lung cancer.

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