| Journal: | Ingeniería (Bogotá) |
| Database: | |
| System number: | 000538008 |
| ISSN: | 0121-750X |
| Authors: | Aguillón Pérez, Julián Mauricio1 Duarte Pacheco, Sergio Alejandro1 Herrera García, Rodrigo Javier1 |
| Institutions: | 1Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Facultad de Ingeniería, Bogotá. Colombia |
| Year: | 2014 |
| Season: | Jul-Dic |
| Volumen: | 19 |
| Number: | 2 |
| Pages: | 85-104 |
| Country: | Colombia |
| Language: | Español |
| Spanish abstract | Este artículo presenta el desarrollo de un método para el realce de áreas sospechosas de nódulos pulmonares en radiografías de tórax. Los nódulos pulmonares son lesiones que se encuentran dentro de la región pulmonar y son los primeros indicadores de la presencia de un tumor cancerígeno en este órgano. En primera instancia, se implementa un método de segmentación automático. Luego, para el realce de los candidatos, se usan filtros de convergencia que evalúan el grado en el que converge el área circundante al píxel de interés, asumiendo que los posibles candidatos a nódulos presentan forma circular. En este trabajo se implementan cuatro filtros de convergencia: Moneda, Iris, Anillo Adaptativo y Banda Deslizante. Los filtros de moneda y de anillo adaptativo obtuvieron mejores resultados en cuanto a detección y número de candidatos por imagen, imágenes pertenecientes a la base de datos de la JSRT (Japanese Society of Radiological Technology). Al aplicar la técnica de resta contralateral junto con los filtros basados en características geométricas tales como área, redondez y excentricidad, se logró disminuir el número de candidatos. |
| English abstract | This paper describes the development of a method that highlights suspicious areas of lung nodules on chest radiographs. Lung nodules are lesions found in the lung region, which are the first indicators of the presence of cancerous tumors. First, an automatic segmentation method is implemented. Next, to highlight the candidates, convergence filters were used in order to evaluate the degree in which the surrounding area converged to the pixel of interest, assuming a circular shape for potential nodule candidates. Four convergence filters were implemented: Coin filter, Iris filter, Adaptive Ring filter and Sliding Band filter. Coin and adaptive ring filters obtained better results in terms of detection and number of candidates per image, images from the database of the JSRT (Japanese Society of Radiological Technology). Applying the contralateral subtraction technique together with filters based on geometric features such as areas, roundness and eccentricity, it was possible to reduce the number of candidates. |
| Keyword: | Radiografía de tórax, Nódulos pulmonares, Segmentación, Filtros de convergencia |
| Keyword: | Chest radiographs, Lung nodules, Segmentation, Convergence index filters |
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