Prediction of post-operative pulmonary function for lung cancer patients with COPD using computer-aided diagnosis.

使用计算机辅助诊断预测肺癌合并慢性阻塞性肺病患者术后肺功能。

基本信息

  • 批准号:
    23591815
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 3.58万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2011
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2011 至 2013
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

In this study, we developed novel computer-aided diagnosis (CAD) to measure the total volume and the emphysematous volume of each anatomic lobe from three-dimensional CT (3D-CT) images. This CAD could semi-automatically or automatically recognize inter-lobar fissures. We acquired 50 consecutive preoperative 3D-CT examinations for lung tumours. We calculated the lobar volume and the emphysematous lobar volume <-950 HU of each lobe using (i) the slice-by-slice method (reference standard), (ii) number of segments method, and (iii) semi-automatic and (iv) automatic computeraided diagnosis. As a result, the lobar volumetry CAD system could measure each lobar volume more precisely than the conventional number of segments method. This results show that lobar volumetry CAD may more precisely predict postoperative pulmonary function than the number of segments method.
在这项研究中,我们开发了新型的计算机辅助诊断(CAD),以测量来自三维CT(3D-CT)图像的每个解剖叶的总体积和过滤体积。该CAD可以半自动或自动识别叶间裂缝。我们对肺肿瘤进行了50次连续的术前3D-CT检查。我们使用(i)使用(i)划分的片段(参考标准),(ii)段方法的数量和(iii)半自动和(iiv)自动计算机辅助诊断来计算每个叶的LOBAR体积和浮肿的LOBAR体积<-950 HU。结果,小叶体积CAD系统可以比传统数量的片段方法更精确地测量每个LOBAR体积。该结果表明,小叶体积计CAD可能比段方法数量更精确地预测术后肺功能。

项目成果

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