Candidate generation for lung nodule detection

G - Physics – 06 – T

Patent

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Details

G06T 7/00 (2006.01)

Patent

CA 2578042

A method for candidate generation in three-dimensional volumetric data comprises forming a binary volumetric image of the three-dimensional volumetric data including labeled foreground voxels (101), estimating a plurality of shape features of the labeled foreground voxels in the binary volumetric data (102) including, identifying peak voxels and high curvature voxels from the foreground voxels in the binary volumetric image, accumulating a plurality of confidence values for boundary and each peak voxel, and detecting confidence peaks from the plurality of confidence values, wherein the confidence peaks are determined to be the candidate points, and refining the candidate points given detected confidence peaks (103), wherein refined candidate points are determined to be candidates.

L'invention concerne un procédé visant à produire des candidats dans des données volumétriques tridimensionnelles, qui comporte les étapes consistant à: former une image volumétrique binaire des données volumétriques tridimensionnelles comprenant des voxels (101) d'avant-plan marqués; estimer une pluralité de caractéristiques de forme des voxels d'avant-plan marqués dans les données (102) volumétriques binaires, cette étape comprenant l'identification de voxels de crête et de voxels de forte courbure dans les voxels d'avant-plan de l'image volumétrique binaire; cumuler une pluralité de valeurs de confiance de limite et pour chaque voxel de crête; et détecter des crêtes de confiance dans la pluralité des valeurs de confiance, les crêtes de confiance étant considérés comme points candidats; et affiner les points candidats selon les crêtes de confiance (103) détectées, les point affinés étant considérés comme candidats.

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