تشخیص خودکار الگوهای پاتولوژیک ریوی در تصاویر HRCT بیماران مبتلا به ILD

تشخیص خودکار الگوهای پاتولوژیک ریوی در تصاویر HRCT بیماران مبتلا به ناهنجاری های بافت بینابینی ریه (ILD)، یک مرحله مهم در ایجاد یک سیستم تشخیص به کمک رایانه می باشد. الگوریتم ارائه شده جهت دسته بندی الگوهای بافت ریه شامل سه مرحله می باشد: در مرحله ی اول ریه از پس زمینه جدا می شود. در مرحله ی دوم دو بانک فیلتری موجک فوق کامل به نام های فریم های موجک گسسته (DWF) و فریم های موجک دوران یافته (RWF) برای استخراج ویژگی از نواحی مطلوب (ROI) تعریف شده درون بافت ریه استفاده می شوند و در نهایت الگوریتم k- نزدیک ترین همسایه ی فازی برای دسته بندی الگوها اعمال می گردد. در این مطالعه چهار الگوی مرتبط با ILD (شیشه مات، لانه زنبوری، رتیکولار و نرمال) از یک پایگاه داده شامل 340 تصویر HRCT انتخاب شده اند و مورد بازشناسی قرار می گیرند. عملکرد سیستم رایانه ای با عملکرد دو رادیولوژیست مورد ارزیابی قرار می گیرد. ضریب توافق کاپا بین سیستم و دو رادیولوژیست به طور متوسط 6543/0 می باشد، در مقایسه با ضریب توافق 6848/0 بین دو رادیولوژیست. در پایان تحقیق، با انجام تحلیل آماری، رابطه ی میان داده های کمی حاصل از سیستم رایانه ای و نتایج آزمایش تنفسی ارزیابی شده است. نتایج حاصل از تحلیل آماری نشان می دهد فرآیند ارزیابی کمی بافت ریه و دستیابی به مقادیر عددی و دقیق به ازای الگوهای موجود در بیماری های بافت بینابینی ریه با استفاده از تصاویر HRCT، با موفقیت انجام شده است و میان نتایج کمی حاصل از سیستم رایانه ای و نتایج آزمایش تنفسی بیمار، همبستگی وجود دارد. چنین سیستمی می تواند منجر به بهبود تصمیم گیری و کارآیی پزشک به واسطه ی تسهیل در کشف و ارزیابی الگوهای تصویری پیچیده، کاهش تفاوت میان مشاهده گرها و حذف اعمال تکراری و تاحدودی خسته کننده شود.