Computer Assisted Diagnosis System for CT Screening of Lung Cancer

肺癌CT筛查计算机辅助诊断系统

基本信息

  • 批准号:
    08308042
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 6.46万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
  • 财政年份:
    1996
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    1996 至 1998
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

In Japan more than 45,000 people died of lung cancer in 1997 and the lung cancer was the highest cause among males. Recently, several studies have been reporting feasibility and efficacy of helical CT imaging that it may be an effective screening modality for lung cancer. In order to improve the chance of detecting pulmonary nodules which may be early lung cancers, we have been developping a computer-assisted diagnostic (CAD) system. This CAD system has an automatic detection of candidate nodules based on low dose helical CT images. Double reading of the CT screening is one potential solution to decreasing the number of the missed nodules. However, in practice, that is not feasible. Another potential solution is the use of the CAD system as the second reader. Two thousand consecutive CT images, which are obtained as part of lung cancer screeing, were tested to the thoracic radiologists and the CAD system. As a result, many candidate nodules were detected by the CAD system which were not seen initially by the radiologist. The double reading between the radiologist and the CAD system was effectively certified. The CAD system also has a benign or malignant diagnosis for each nodule candidate based on high dose helical CT images. A hundred of consecutive CT images, which are measured for the detection of candidate nodules on the CT screening, were comparatively evaluated between the radiologists and the CAD system. The CAD system showed an 80 % performance superior to the radiologist interpretation. The CAD software may detect pulmonary nodules which may have otherwise been overlooked by the radiologists at the initial interpretation. This may provide substantial benefit to the patient if the detected nodules are found to be at an early stage of lung cancer.
在日本,1997年有45,000多人死于肺癌,肺癌是男性中最高的原因。最近,一些研究报告了螺旋CT成像的可行性和功效,即这可能是肺癌的有效筛查方式。为了提高检测可能是早期肺癌的肺结核的机会,我们一直在开发计算机辅助诊断系统(CAD)系统。该CAD系统具有基于低剂量螺旋CT图像的候选结节的自动检测。 CT筛选的双重读数是减少丢失结节数量的潜在解决方案。但是,实际上,这是不可行的。另一个潜在的解决方案是将CAD系统用作第二读者。将两千次连续的CT图像作为肺癌丝网膜的一部分获得,并向胸部放射学家和CAD系统进行了测试。结果,由CAD系统检测到许多候选结节,这些结节最初是由放射科医生看见的。放射科医生与CAD系统之间的双重阅读有效地认证。 CAD系统还基于高剂量螺旋CT图像对每个结节候选物具有良性或恶性诊断。放射科医生和CAD系统之间对一百个连续的CT图像进行了测量,用于检测CT筛选中候选结节的图像。 CAD系统的性能比放射科医生的解释高80%。 CAD软件可以检测到放射科医生在初始解释时可能会忽略的肺结核。如果发现检测到的结节处于肺癌的早期,这可能会为患者带来可观的好处。

项目成果

期刊论文数量(46)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
N.Niki, et al: "1st International Workshop on Computer-Aided Diagnosis" Elsevier Science, 36 (1999)
N.Niki 等人:“第一届计算机辅助诊断国际研讨会”Elsevier Science,36 (1999)
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
T.Tozaki, Y.Kawata, N.Niki, H.Ohmatsu, R.Kakinuma, K.Eguchi, M.Kaneko, N.Moriyama: "Pulmonary 0rgans Analysis for Differential Diagnosis Based on Thoracic Thin-section CT Images" IEEE Trans. on Nuclear Science. 45, 6. 3075-3082 (1998)
T.Tozaki、Y.Kawata、N.Niki、H.Ohmatsu、R.Kakinuma、K.Eguchi、M.Kaneko、N.Moriyama:“基于胸部薄层 CT 图像的肺部 0rgans 分析用于鉴别诊断” IEEE Trans
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Y.Kawata N.Niki: "Quantitative Surface Characterization of Pulmonary Nodules Based on Thin-Section CT Images" IEEE Trans.on Nuclear Science. 45-4. 2132-2138 (1998)
Y.Kawata N.Niki:“基于薄层 CT 图像的肺结节的定量表面表征”IEEE Trans.on 核科学。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
K.Kanazawa, N.Niki, H.Ohmatsu, R.Kakinuma, N.Moriyama, M.Kaneko, K.Eguchi: "Computer Aided Diagnosis System for Pulmonary Nodules based on Helical CT Images" 1st. Int. Workshop on Computer-Aided Diagnosis, Chicago. (in press). (1998)
K.Kanazawa、N.Niki、H.Ohmatsu、R.Kakinuma、N.Moriyama、M.Kaneko、K.Eguchi:“基于螺旋 CT 图像的肺结节计算机辅助诊断系统”1st。
  • DOI:
  • 发表时间:
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    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
T.Tozaki, N.Niki: "Pulmonary Organs Analysis for Differential Diagnosis Based on Thoracic Thin-Section CT Images" IEEE Trans.on Nuclear Science. 45・6. 3075-3082 (1998)
T. Tozaki, N. Niki:“基于胸部薄层 CT 图像的肺器官分析”,IEEE Trans.on Nuclear Science 45・6 (1998)。
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