A computer aided detection method and system to assist radiologists in the
reading of medical images. The method and system has particular
application to the area of mammography including detection of clustered
microcalcifications and densities. A microcalcification detector is
provided wherein individual detections are rank ordered and classified,
and one of the features for classification is derived using a multilayer
perceptron. A density detector is provided including an iterative, dynamic
region growing module with embedded subsystem for rank ordering and
classification of a best subset of candidate masks. Features are computed
from a detection on an input image by providing first and second regions
on the input image corresponding to areas inside and outside the
detection, measurements are computed based on values derived from the two
regions, a standard deviation is computed for the measurements in each
region, and a feature for the detection is computed using a Bauer-Fisher
ratio. A post processing stage is provided where detections are analyzed
in the context of a set of images for a patient. The final output of the
system is a set of indications overlaid on the input medical images.
Eine computergestützte Abfragung Methode und ein System, zum der Radiologeen im Messwert der medizinischen Bilder zu unterstützen. Die Methode und das System hat bestimmte Anwendung zum Bereich der Mammographie einschließlich Abfragung der gesammelten microcalcifications und der Dichten. Ein microcalcification Detektor wird zur Verfügung gestellt, worin einzelne Abfragungen der gebestellte und eingestufte Rank sind, und eine der Eigenschaften für Klassifikation wird mit einem mehrschichtigen perceptron abgeleitet. Ein Dichtedetektor wird einschließlich ein wachsendes Modul der wiederholenden, dynamischen Region mit eingebettetem Untersystem für die widerliche Einrichtung und Klassifikation einer besten Teilmenge Bewerberschablonen zur Verfügung gestellt. Eigenschaften werden von einer Abfragung auf einem Eingang Bild, indem man zuerst und von den zweiten zur Verfügung stellt, Regionen auf dem Eingang Bild berechnet, das Bereichen Innere und Außenseite die Abfragung entspricht, werden Maße gründeten auf den Werten berechnet, die von den zwei Regionen abgeleitet werden, wird eine Standardabweichung für die Maße in jeder Region berechnet, und eine Eigenschaft für die Abfragung wird mit einem Bauer-Fischer Verhältnis berechnet. Ein Pfostenverarbeitung Stadium wird zur Verfügung gestellt, wo Abfragungen im Kontext eines Satzes Bilder für einen Patienten analysiert werden. Der abschließende Ausgang des Systems ist ein Satz Anzeigen overlaid auf den Eingang medizinischen Bildern.
