Dual Energy Chest Radiography CAD

双能胸部放射线摄影 CAD

基本信息

  • 批准号:
    6867330
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 35.69万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2002
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2002-08-01 至 2007-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

DESCRIPTION (provided by applicant): The long-term objective of our proposed research is to improve the early detection of lung cancer with chest radiography. Because chest radiography is used for such a wide variety of medical conditions, it is, by far, the most widely used diagnostic imaging examination with over 30 million exams per year. Radiologists scan these images for all indications of disease, including lung cancer nodules, not just for the initial reason for the examination. Unfortunately, the fraction of nodules missed is quite high, over 30% in many studies. Our specific aim is to develop a computer-assisted detection (CAD) system to reduce the miss rate. The system uses low-noise, dual energy subtraction images, which have significant advantages for CAD yet there has been little research to exploit their unique characteristics. This is the opportunity for technological innovation addressed by our research. Dual energy provides images that eliminate ribs, a major contributor to errors in conventional CAD. It also provides images that may be used to measure nodule calcification, an important factor in malignant vs. benign diagnosis. Recently introduced digital, flat-panel x-ray systems provide dual energy images with lower noise than previous approaches. These lower noise images may improve detection of smaller, early-stage cancers. In Phase I, we showed the feasibility of our approach by developing new methods to utilize dual energy information in CAD. We developed a method for detection of potential nodules with high sensitivity and much lower extraneous response. We also developed a method for locating the lung fields in a chest image with higher accuracy and sensitivity than previous methods. Another innovation was a method of characterizing nodules based on a statistical technique called eigenimages that derives information directly from nodule images and whose accuracy increases as more nodule images become available. In Phase II, we will build on these methods to develop algorithms for the other components of the CAD system. We will study methods to incorporate these algorithms in a network application prototype to provide CAD services to multiple digital x-ray systems connected to a modern hospital information network. We will use the prototype to conduct a small-scale observer study to compare the performance of radiologists using our CAD system with unaided radiologists.
描述(由申请人提供): 我们提出的研究的长期目标是提高胸部X线片对肺癌的早期发现。由于胸部摄影用于各种不同的医疗条件,到目前为止,它是使用最广泛的诊断成像检查,每年有超过3000万次检查。放射科医生扫描这些图像,以寻找所有疾病的迹象,包括肺癌结节,而不仅仅是检查的最初原因。不幸的是,在许多研究中,漏诊的结节比例相当高,超过30%。我们的具体目标是开发一种计算机辅助检测(CAD)系统,以降低漏检率。该系统使用低噪声、双能量减影图像,这对CAD具有显著的优势,但对其独特特性的开发研究较少。这是我们研究解决的技术创新的机会。Dual Energy提供的图像消除了肋骨,这是传统CAD中误差的主要原因。它还提供了可用于测量结节钙化的图像,这是良恶性诊断的一个重要因素。最近推出的数字平板X射线系统提供了比以前的方法更低的噪声的双能量图像。这些较低噪声的图像可能会提高对较小的早期癌症的检测。在第一阶段,我们通过开发在CAD中利用双重能量信息的新方法来展示我们方法的可行性。我们开发了一种检测潜在结节的方法,具有高灵敏度和低得多的外来反应。我们还开发了一种在胸部图像中定位肺野的方法,比以前的方法具有更高的精度和灵敏度。另一项创新是一种根据称为特征图像的统计技术确定结核特征的方法,该技术直接从结核图像中获得信息,其准确性随着获得更多的结核图像而提高。在第二阶段,我们将在这些方法的基础上为CAD系统的其他组件开发算法。我们将研究将这些算法整合到网络应用原型中的方法,以向连接到现代医院信息网络的多个数字X射线系统提供CAD服务。我们将使用该原型进行一项小规模的观察者研究,以比较使用我们的CAD系统的放射科医生和没有辅助的放射科医生的表现。

项目成果

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