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低劑量電腦斷層掃描之肺結節自動化篩選

為了解決中 美醫院胸腔 科的問題，作者陳政愷 這樣論述：

癌症為台灣十大死亡原因第一名，肺癌又為癌症之首。現階段以LDCT(低劑量電腦斷層掃描)為篩選肺癌病灶最有效的方法。但LDCT的判讀，相當依賴醫師個人經驗。此研究的目的為開發電腦軟體，從LDCT影像自動化篩選出結節位置。方法為將電腦斷層掃描的灰階圖檔讀入後，經由撰寫的Matlab程式篩選出候選圖案，並針對個別的候選圖案計算12項參數值，包含面積、周長、HU平均值、HU值標準差、Shape(周長的平方除以面積，判別外觀圓滑度)、Entropy、Spiculation(毛針刺為惡性結節之特徵)、Peaks(HU值之 local maximum 個數)、C.V.變異係數、標準差除以面積、Calcif

y鈣化指數(HU值大於一定值視為鈣化)、First_deri(各pixel HU值之一階微分除以面積，判別其凌亂程度)。計算後之參數，導入人工智慧類神經網路，判別其為結節或非結節。最後將其結果比對醫生所提供的病例資訊與位置。我們使用36個測試候選圖案，經類神經網路判讀，成功判讀出結節4個，非結節28個，誤判結節為非結節2個，誤判非節結為結節2個，其真陽性機率(Sensitivity)為66.7%，真陰性機率(Specificity)為93.3%，準確率(Accuracy)為88.9%。本研究可協助醫生篩選判別肺部結節，有助於肺部病變的診斷與治療。