การพัฒนาอัลกอริทึมคอมพิวเตอร์ช่วยวินิจฉัยก้อนในปอดจากภาพถ่ายเอกซเรย์คอมพิวเตอร์
คำสำคัญ:
ก้อนในปอด; มะเร็งปอด; คอมพิวเตอร์ช่วยวินิจฉัย;, ฐานข้อมูลภาพเอกซเรย์ปอด; การแบ่งส่วนภาพปอด, Lung nodule; lung cancer; Computer-Aided Diagnosis; Lung Image Database Consortium; lung segmentationบทคัดย่อ
หลักการและวัตถุประสงค์: การตรวจเจอก้อนในปอดในระยะเริ่มต้นสามารถช่วยให้ผลการรักษาโรคมะเร็งปอดดีขึ้น การประมวลผลภาพดิจิทัลจากภาพถ่ายทางรังสีวิทยาสามารถช่วยให้รังสีแพทย์ยืนยันผลตรวจวินิจฉัยก้อนในปอดได้
วิธีการศึกษา: ทำการพัฒนาอัลกอริทึมช่วยวินิจฉัยสำหรับตรวจหาก้อนในปอดที่อาจพัฒนาเป็นมะเร็งจากภาพเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ ข้อมูลภาพที่ใช้ในการศึกษาได้จากฐานข้อมูลภาพเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ปอดมาตรฐานซึ่งประกอบด้วยภาพเอกซเรย์คอมพิวเตอร์จำนวน 120 ราย ที่มีก้อนในปอดขนาดเส้นผ่าศูนย์กลางใหญ่กว่า 5 มิลลิเมตร การประมวลผลภาพดิจิทัลของอัลกอริทึมคอมพิวเตอร์ช่วยวินิจฉัยประกอบด้วยการแบ่งส่วนภาพ การปรับแต่งภาพ และการแยกคุณลักษณะเฉพาะของก้อนในปอดด้วยวิธีการเปลี่ยนแปลงลักษณะรูปร่างหรือโครงร่างของภาพ
ผลการศึกษา: ผลการวิเคราะห์รูปร่างก้อนในปอดพบว่าเป็นวิธีการที่สำคัญในการตรวจหาก้อนในปอด ระบบคอมพิวเตอร์ช่วยวินิจฉัยที่สร้างขึ้นมีความไว 93% และ false positive rate 3.52
สรุป: ระบบคอมพิวเตอร์ช่วยวินิจฉัยก้อนในปอดที่สร้างขึ้นสามารถช่วยให้แพทย์ได้รับข้อมูลและการตัดสินใจในการวินิจฉัยที่เพิ่มขึ้น
เอกสารอ้างอิง
2. Youlden DR, Cramb SM, Baade PD. The International Epidemiology of Lung Cancer: geographical distribution and secular trends. J Thorac Oncol 2008; 3: 819-31.
3. Giger ML, Chan H-P, Boone J. Anniversary Paper: History and status of CAD and quantitative image analysis: The role of Medical Physics and AAPM. Med Phys 2008; 35: 5799-820.
4. Devesa SS, Bray F, Vizcaino AP, Parkin DM. International lung cancer trends by histologic type: male:female differences diminishing and adenocarcinoma rates rising. Int J Cancer 2005; 17: 294-9.
5. อาคม ชัยวีระวัฒนะ, เสาวคนธ์ ศุกรโยธิน, อนันต์ กรลักษณ์, ธีรวุฒิ คูหะเปรมะ. แนวทางการตรวจวินิจฉัย และรักษาโรคมะเร็งปอด. กรุงเทพฯ: โรงพิมพ์สำนักงานพระพุทธศาสนาแห่งชาติ, 2548.
6. Girvin F, Ko JP. Pulmonary Nodules: Detection, Assessment, and CAD. Am J Roentgenol 2008; 191: 1057–69.
7. Huang ZK, Chau KW. A new image thresholding method based on Gaussian mixture model. Appl Math Comput 2008; 205: 899-907.
8. Giger ML, Chan HP, Boone J. Anniversary Paper: History and status of CAD and quantitative image analysis: The role of Medical Physics and AAPM. Med Phys 2008; 35: 5799-820.
9. Fujita H, Uchiyama Y, Nakagawa T, Fukuoka D, Hatanaka Y, Hara T, et al. Computer-aided diagnosis: The emerging of three CAD systems induced by Japanese health care needs. Comput Methods Programs Biomed 2008; 92: 238-48.
10. Doi K. Current status and future potential of computer-aided diagnosis in medical imaging. Br J Radiol, 2005; 78 (Spec No 1): S3-S19.
11. Doi K. Computer-aided diagnosis in medical imaging: historical review, current status and future potential. Comput Med Imaging Graph 2007; 31: 198-211.
12. Katsuragawa S, Doi K. Computer-aided diagnosis in chest radiography. Comput Med Imaging Graph 2007; 31: 212-23.
13. Schilham AM, van Ginneken B, Loog M. A computer-aided diagnosis system for detection of lung nodules in chest radiographs with an evaluation on a public database. Med Image Anal 2006; 10: 247-58.
14. Wormanns D, Fiebich M, Saidi M, Diederich S, Heindel W. Automatic detection of pulmonary nodules at spiral CT: clinical application of a computer-aided diagnosis system. Eur J Radiol 2002; 12: 1052-7.
15. Armato SG 3rd, McLennan G, Bidaut L, McNitt-Gray MF, Meyer CR, Reeves AP, et al. The Lung Image Database Consortium (LIDC) and Image Database Resource Initiative (IDRI): A Completed Reference Database of Lung Nodules on CT Scans. Med Phys 2011; 38: 915-31.
16. Beigelman-Aubry C, Raffy P, Yang W, Castellino RA, Grenier PA. Computer-Aided Detection of Solid Lung Nodules on Follow-Up MDCT Screening: Evaluation of Detection, Tracking, and Reading Time. AJR Am J Roentgenol 2007; 189: 948–55.
17. Li Q, Li F, Doi K. Computerized detection of lung nodules in thin-section CT images by use of selective enhancement filters and an automated rule-based classifier. Acad Radiol 2008; 15: 165-75.
