Új Perspektíva a tüdőszűrésen alapuló hagyományos mellkas diagnosztikában CAD rendszerek segítségével

Cikk címe: Új Perspektíva a tüdőszűrésen alapuló hagyományos mellkas diagnosztikában CAD rendszerek segítségével

Szerzők: Horváth Ákos, Nikházy László, Dr. Horváth Gábor

Intézmények: Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék, BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Évfolyam: IX. évfolyam

Lapszám: 2010. /

Oldal: 6-10

Terjedelem: 5

Rovat:

Alrovat:

Absztrakt:

A sokak által – korszerűtlensége miatt – lassan feledni kívánt tüdőszűrés intézménye egészen új diagnosztikai szerepet kaphat korszerű digitális mellkasröntgen készülékek és a hozzájuk illeszthető számítógé- pes háttér biztosításával. A nagyfelbontású digitális képalkotás alapot teremtett a mellkas diagnosztikai szű- rővizsgálatok újragondolására. A számítógépes képfeldolgozás alkalmazásával olyan döntéstámogató rendszerek jönnek létre, melyek több betegségcsoportba tartozó páciensek korai kiemelését segítik. A cikk – két korábbi cikkünk folytatásaként – a tüdődiagnosztikai CAD rendszerek (Computer Aided Detection systems) fontosságát és egy hazai fejlesztésű tüdődiagnosztikai CAD rendszer újabb célkitűzéseit foglalja össze: kerek- árnyék keresés és krónikus obstruktív légúti betegség (COPD) szűrése mellkasröntgen felvétel alapján.

Abstract:

Pulmonary screening – due to its obsolete condition in Hungary – wanted to be forgotten by many, may get an entirely new role using modern digital X-ray machines and fitting computational background. Highresolution digital imaging methods opened the door to the reconsideration of chest screening tests. Using computerised image processing decision support systems are created, which can spot various diseases in an early stage. The article – a continuation of two previous ones – summarises the importance of medical decision support systems and the objectives of a newly developed Hungarian pulmonary CAD (computer aided detection) system. The main goals are lung nodule detection and COPD (chronic obstructive pulmonary disease) screening based on chest X-ray images.

Szerző Intézmény
Horváth Ákos Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék
Nikházy László BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék
Dr. Horváth Gábor Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

[1] Horváth Á, Máthé Cs.: Számítógépes Mellkasröntgendiagnosztika MTT 55. Nagygyűlés 2008 Balatonfüred
[2] Máthé Cs., Horváth Á., Losonczy Gy: Digitális Mellkasdiagnosztikai Tapasztalataink a PI-PACS rendszerrel Klinikánkon MTT 55. Nagygyűlés 2008 Balatonfüred
[3] Müller V., Horváth Á., Horváth G., Nikházy L.: Krónikus Obstruktív Tüdőbetegség (COPD) Szűrése Mellkasröntgen Felvétel Alapján Számítógépes Döntéstámogató (CAD) Rendszer Segítségével 2010 Sopron
[4] Horváth Á., Horváth G., Nikházy L., Müller V.: Computer-aided detection of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) using digital chest radiographs, ERS 2010 Barcelona
[5] Nikházy L., Horváth G., Horváth Á., Müller V.: „Computer-aided detection of COPD using digital chest radiographs”, XII Mediterranean Conference on Medical and Biological Engineering and Computing 2010, IFMBE Proceedings, 2010, Volume 29, Part 2, pp. 252-255
[6] Global initiative for chronic obstructive lung disease. (2009) Global strategy for the diagnosis, management, and prevention of chronic obstructive pulmonary disease. http://www.goldcopd.com
[7] Altrichter M., Horváth G., Pataki B., Strausz Gy., Takács G., Valyon J.: „Neurális hálózatok”, Panem kiadó, 2006
[8] Horváth G., Juhász S., Simkó G.: „CAD-rendszerek a tüdőszűrés hatékonyságának javítására”, IME, Vol. VII. Képalkotó diagnosztikai különszám 2008. október, pp. 38-43.
[9] Döbrőssy L., Kovács A. Budai A, Cornides Á: „Szűrővizsgálatok a tüdőrák korai felismerésére: a klinikai és a népegészségügyi nézőpontok ütközése”, Orvosi Hetilap, Vol. 148. No. 34. pp.1587-1590. 2007.
[10] Timothy W. Freer, Michael J. Ulissey, „Screening Mammography with Computer-aided Detection: Prospective Study of 12,860 Patients in a Community Breast Center” Radiology 2001, Vol. 220: pp. 781-786.
[11] Shuji Sakai, Hidetake Yabuuchi, Yoshio Matsuo, Takashi Okafuji, Takeshi Kamitani, Hiroshi Honda, Keiji Yamamoto, Keiichi Fujiwara, Naoki Sugiyama and Kunio Doi: “Integration of Temporal Subtraction and Nodule Detection System for Digital Chest Radiographs into Picture Archiving and Communication System (PACS): Four-year Experience” Journal of Digital Imaging 2008, Vol. 21. No. 1. pp. 91-98.
[12] Kunio, Doi: „Computer-Aided Diagnosis in Medical Imaging: Achievements and Challenges” Keynote lecture, World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering, WC2009, Munich, Germany.
[13] T. A. Bley, T. Baumann, U. Saueressig, G. Pache, M. Treier, O. Schaefer, U. Neitzel, M. Langer, E. Kotter: „Comparison of Radiologist and CAD Performance in the Detection of CT-confirmed Subtle Pulmonary Nodules on Digital Chest Radiographs”, Investigative Radiology, Vol. 43, No. 6. June, 2008. pp. 343-348.