Automated detection of lesions in computed tomography

A - Human Necessities – 61 – B

Patent

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Details

A61B 6/03 (2006.01) G06T 7/00 (2006.01)

Patent

CA 2186135

A method and system for the automated detection of lesions in computed tomographic images, including generating image data from at least one selected portion of an object, for example, from CT images of the thorax. The image data are then analyzed in order to produce the boundary of the thorax. The image data within the thoracic boundary is then further analyzed to produce boundaries of the lung regions using predetermined criteria. Features within the lung regions are then extracted using multi-gray-level thresholding and correlation between resulting multi-level threshold images and between at least adjacent sections. Classification of the features as abnormal lesions or normal anatomic features is then performed using geometric features yielding a likelihood of being an abnormal lesion along with its location in either the 2-D image section or in the 3-D space of the object.

Procédé et système permettant de détecter automatiquement des lésions dans des images de tomographie par ordinateur, comprenant la production de données d'image à partir d'au moins une partie sélectionnée d'un objet, par exemple, à partir d'images de tomographie par ordinateur du thorax. On analyse ensuite ces données d'image pour fixer les limites du thorax, puis on analyse les données d'image situées dans les limites du thorax pour fixer les régions des poumons à l'aide de critères prédéterminés. On extrait ensuite les caractéristiques situées dans les régions pulmonaires au moyen d'un seuillage à plusieurs niveaux de gris et d'une corrélation entre les images résultantes de seuil à plusieurs niveaux et entre au moins des sections adjacentes. On effectue ensuite la classification des caractéristiques sous forme de lésions anormales ou de caractéristiques anatomiques normales, à l'aide de caractéristiques géométriques donnant la probabilité qu'il s'agisse d'une lésion anormale ainsi que sa localisation dans la partie d'image à 2 dimensions ou dans l'espace à trois dimensions de l'objet.

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