2015, Number 1
<< Back Next >>
Revista Cubana de Informática Médica 2015; 7 (1)
Algorithm for identification of solitary pulmonary nodules in chest tomography scan images
Rivero CA, Rivera SY, Borges GY, Naranjo GY
Language: Spanish
References: 39
Page: 73-88
PDF size: 182.90 Kb.
ABSTRACT
The identification of lung cancer at early stages has been in recent years a prioritized task for the scientific community. This disease is the leading cause of death in men and the third after the colon and breast cancer in women. Performing imaging studies contributes to the early detection of this disease. The high volume of images generated by medical equipment leads to reviewing much information to issue a medical diagnosis. Often are required the assessment of several specialists to reach an accurate diagnosis, slowing the process of patient care.
In the present investigation are exposed the results obtained to develop an algorithm using image processing methods for the identification of solitary pulmonary nodules. The use of systems that direct the attention of specialists to candidate regions in the image, providing a second opinion in the interpretation of results could improve consistency and agility in the diagnostic process. The results obtained by the developed algorithm were compared with annotations in images published in The Lung Image Database Consortium Image Collection (LIDC-IDRI) and was obtained 77.78 % accuracy in the detection of solitary pulmonary nodules.
REFERENCES
Montaño LM. Imagenología y detectores en medicina. Cinvestav [Internet] 2007 [citado 2014 Feb 4];26:16-23. Disponible en: http://www.cinvestav.mx/Portals/0/SiteDocs/Sec_Difusion /RevistaCinvestav/enero-marzo2007/imagenologia.pdf
Romero A. Principios de la Tomografía Computarizada. Fed Enseñ CCOO Andal. 2009 [citado 2014 Feb 4];4. Disponible en: http://www.feandalucia.ccoo.es/indcontei.aspx?d=3398&s=5&ind=177
Corbo DN. Tomografía Axial Computada. Urug Fac Med E Ing Univ Repúb Orient Urug. 2004.
Passariello G. Imágenes Médicas. Adquisición, Análisis, Procesamiento e Interpretación [Internet]. 1a ed. Equinoccio; 1995 [citado 2014 Feb 4]. Disponible en: http://www.researchgate.net/publication/233728000_Imgenes_Mdicas_Adquisicin_anlisis_procesamiento_e_interpretacin
Martínez Á. Bases Teóricas, Digitalización y Análisis de Imágenes. Manual de Telepatología [Internet] [citado 2014 Feb 6] p.11-6. Disponible en: https://www.seap.es/c/document_library/get_file?uuid=531cceca-9c9f-4f58-8855-3229e8307924&groupId=10157
Ordoñez CA. FORMATOS DE IMAGEN DIGITAL. Rev Digit Univ [Internet] 2005 [citado 2014 May 13];5(7). Disponible en: http://www.revista.unam.mx/vol.6/num5/art50/may_art50.pdf
Mugarra CF, Chavarría M. La Radiología Digital: Adquisición de imágenes [Internet]. Universidad de Valencia, España; 2003 [citado 2014 May 8]. Disponible en: http://www.conganat.org/SEIS/is/is45/IS45_33.pdf
Radiodiagnóstico digital oral. Relación entre La Radiología Convencional Y La Radiología Digital [Internet]. [citado 2014 Feb 5]. Disponible en: http://www.radiodiagnosticodigitaloral.com/joomla/index.php?option=com_content&view=article&id=90:relacion-entre-la-radiologia-convencional-y-la-radiologia-digital&catid=47:modulo-1&Itemid=76
Barbieri PG, Flores GJ, Escribano BM. Actualización en radiología dental. Radiología convencional Vs digital. Radiol Conv Vs Digit 2006 [citado 2014 May 25];22(2). Disponible en: http://scielo.isciii.es/scielo.php?pid=s0213-12852006000200005&script=sci_arttext
Ramírez JC, Arboleda C, McCollough CH. Tomografía computarizada por rayos X: fundamentos y actualidad. Rev Ing Bioméd 2008 [citado 2014 May 25];2(4):16-7. Disponible en: http://scholar.google.com/citations?view_op=view_citation&hl=es&user=Y_8d7PsAAAAJ&citation_for_view=Y_8d7PsAAAAJ:Zph67rFs4hoC
Llobet R, Pérez JC, Paredes R. Técnicas Reconocimiento de Formas Aplicadas al Diagnóstico de Cáncer Asistido por Ordenador. Rev E Salud [Internet] 2006 [citado 2014 Feb 10];2(6). Disponible en: http://www.revistaesalud.com/index.php/revistaesalud/article/view/110
Armato III SG, Giger ML, MacMahon H. Automated detection of lung nodules in CT scans: Preliminary results. Am Assoc Phys Med 2001 [citado 2014 Feb 10];28:1552. Disponible en: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/11548926
Microsoft. Visual C# resources [Internet] 2014 [citado 2014 May 25]. Disponible en: http://msdn.microsoft.com/en-us/vstudio/hh341490.aspx
Microsoft. Visual Studio [Internet] 2014 [citado 2014 May 25]. Disponible en: http://www.visualstudio.com/
GNU Operating System. EmguCV [Internet] 2014 [citado 2014 May 25]. Disponible en: http://www.emgu.com/wiki/index.php/Main_Page
Bradski G, Kaehler A. Computer Vision with the OpenCV Library [Internet]. United States of America; 2008 [citado 2014 May 26]. Disponible en: http://www.cs.haifa.ac.il/dkeren/ip/OReilly-LearningOpenCV.pdf
Souto M, Tahoces PG, Suárez JJ, Lado MJ, Remy M, Remy J, et al. Detección automática de nódulos pulmonares en tomografía computarizada. Un estudio preliminar*. Radiología 2008 [citado 2014 May 25];50(5):387-92. Disponible en: http://www.elsevier.es/ct-revista-radiologia-119-articulo-deteccion-automatica-nodulos-pulmonares-tomografia-13127633
Ejaz N, Javed S, Sajid Z. Implementation of Computer Aided Diagnosis System for Lung Cancer Detection. Lect Notes Softw Eng 2013 [citado 2014 May 25];1(4):364-9. Disponible en: www.lnse.org/papers/78-VC020.pdf
Sánchez M, Vallés AE. Framework CALIB. Procesos de lectura, procesamiento y visualización de imágenes médicas. Ciudad de La Habana: Universidad de las Ciencias Informáticas, Facultad 7; 2010.
Mainieri JA, Brenes A. Cáncer de Pulmón. Asoc Costarric Neumol Cir Tórax 2003 [citado 2014 May 25];45(1). Disponible en: http://www.scielo.sa.cr/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0001-60022003000500006&lng=en&nrm=iso&tlng=es
Suárez JJ. Desarrollo de un sistema de diagnóstico asistido por computador para detección de nódulos pulmonares en tomografía computarizada multicorte. [PhD]. [Santiago de Compostela]; 2009.
Costa DM, Prado Y, Lozano JL, Plasencia CC, Riesgo Cosme Y de la C. Principales aspectos clinicoepidemiológicos del cáncer de pulmón. MEDISAN 2011 [citado 2014 May 25];15(8). Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?pid=S1029-30192011000800008&script=sci_arttext
Young Kim H, Mog Shim Y, Soo Lee K, Han J, A Yi C, Kyung Kim Y. Persistent Pulmonary Nodular Ground-Glass Opacity at Thin-Section CT: Histopathologic Comparisons. Radiology 2007 [citado 2014 May 25];245(1). Disponible en: http://pubs.rsna.org/doi/full/10.1148/radiol.2451061682
Erasmus JJ, Connolly JE, MacAdams HP, Roggli VL. Solitary Pulmonary Nodules: Part I. Morphologic Evaluation for Differentiation of Benign and Malingnant Lesions. RadioGraphics 2000 [citado 2014 May 26];20(1):43-58. Disponible en: http://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiographics.20.1.g00ja0343?url_ver=Z39.88-2003&rfr_id=ori:rid:crossref.org&rfr_dat=cr_pub%3dpubmed
Winer H. The Solitary Pulmonary Nodule. Radiology. 2006 [citado 2014 May 26];239(1):34-49. Disponible en: http://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2391050343?url_ver=Z39.88-2003&rfr_id=ori:rid:crossref.org&rfr_dat=cr_pub%3dpubmed
Oporto S. Detection of Microcalcification in Digital Mammograms by Improved-MMGW Segmentation Algorithm. Am Coll Radiol. 2013 [citado 2014 May 26];10. Disponible en: http://www.sciencedirect.com/science/journal/15461440/10/10
Carrillo de Gea JM, García G. DETECCIÓN DE NORMALIDAD Y ANORMALIDAD EN RADIOGRAFÍAS DE TÓRAX USANDO LBP [Internet]. Universidad de Murcia; 2008 [citado 2014 Jun 16]. Disponible en: http://dis.um.es/ ginesgm/files/inv/pfc-jmcg/pfc-jmcg.pdf
Sluimer I, Schilham A, Prokop M, Ginneken B van. Computer Analysis of Computed Tomography Scans of the Lung: A Survey. IEEE Trans Med IMAGING. 2006 [citado 2014 Jun 16];25(4). Disponible en: http://www.researchgate.net/publication/7172159_Computer_analysis_of_computed_tomography_scans_of_the_lung_a_survey
Meza P, Gutreiman K, Núñez S. NÓDULO PULMONAR SOLITARIO. Rev MEDICA COSTA RICA Centroam. 2007 [citado 2014 Jun 16];155-9. Disponible en: http://www.binasss.sa.cr/revistas/rmcc/CONTENIDOS.htm
Organización Mundial de la Salud (OMS). Cáncer [En línea]. 2013 [citado 2014 Feb 22]. Disponible en: http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs297/es/
Blázquez B, Varela R. DIAGNOSIS DECISION SUPPORT SYSTEMS. Leganés, España?: Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones, Universidad Carlos III de Madrid; 2010.
DIRECCIÓN DE REGISTROS MÉDICOS Y ESTADÍSTICAS DE SALUD. ANUARIO ESTADÍSTICO DE SALUD 2013 [Internet]. La Habana: MINISTERIO DE SALUD PÚBLICA; 2014 [citado 2014 Feb 22]. Disponible en: http://www.sld.cu/servicios/estadisticas/
Gurcan MN, Sahiner B, Petrick N, Chan HP, Kazerooni EA, Cascade PN, et al. Lung nodule detection on thoracic computed tomography images: Preliminary evaluation of a computer-aided diagnosis system. Med Phys 2002 [citado 2014 Feb 22];29. Disponible en: http://scitation.aip.org/content/aapm/journal/medphys/29/1
Zhao B, Gamsu G, Ginsberg MS, Jiang L, Schwartz LH. Automatic detection of small lung nodules on CT utilizing a local density maximum algorithm. J Appl Clin Med Phys 2003 [citado 2014 Feb 22];4(3):248-60. Disponible en: http://www.unboundmedicine.com/medline/journal/Journal_of_applied_clinical_medical_physics?start=990&next=true
Bae KT, Kim JS, Na YH, Gi Kim K, Kim JH. Pulmonary Nodules: Automated Detection on CT Images with Morphologic Matching Algorithm- Preliminary Results1. Radiology 2005 [citado 2014 Feb 22];236:286-94. Disponible en: http://pubs.rsna.org/doi/abs/10.1148/radiol.2361041286
Retico A, Delogu P, Fantacci M, Gori I, Preite A. Lung nodule detection in low-dose and thin-slice computed tomography. 2008 [citado 2014 Feb 22];38:525-34. Disponible en: http://www.computersinbiologyandmedicine.com/article/S0010-4825%2808%2900020-6/abstract
Bellotti R, DE Carlo F, Gargano G, Tangano S, Cascio D, Catanzaritti E, et al. A CAD system for modele detecction in low-dose lung CTs based on region growing and new active contour model. Med Phys. 2007 [citado 2014 Feb 22]; 34(12):4901-10. Disponible en: http://www.researchgate.net/publication/5654351_A_CAD_system_for_nodule_detection_in_low-dose_lung_CTs_based_on_region_growing_and_a_new_active_contour_model
Ejaz N, Javed S, Sajid Z. Implementation of Computer Aided Diagnosis System for Lung Cancer Detection. Lect Notes Softw Eng 2013 [citado 2014 Feb 22];1(4):364-9. Disponible en: www.lnse.org/papers/78-VC020.pdf
Hernández RA, Coello Z. El Proceso de Investigación Científica. Ciudad de La Habana: Editorial Universitaria; 2011.