胸部X線における肺結節検出のためのコンピュータ支援診断スキームの開発と評価：サポートベクター分類による二段階結節強調法を用いて

目的：高い感度と低い偽陽性(FP)率を持つ胸部X線(CXR)における結節のためのコンピュータ支援検出(CADe)スキームを開発すること。方法：著者らはCADeスキームの全体的な性能を向上させるために開発された五つの主要なステップを含むCADeスキームを開発した。最初に、肺野を正確にセグメント化するために複数セグメントアクティブシェイプモデルを開発した。次に、結節の目立ちを改善するための二段階結節強調技術が開発された。初期の結節候補はクラスタリングウォータシェードアルゴリズムを用いて検出され、セグメント化された。各セグメント化された候補からは、リブの交差によって引き起こされる主要なFPソースを排除するためのCannyエッジ検出器に基づく新しい特徴を含む形状、グレーレベル、表面、勾配に基づく31の特徴が抽出され、特徴空間を決定した。最後に、結節候補の分類にはガウスカーネルを持つ非線形サポートベクターマシン(SVM)が使用された。結果：著者らは、スキームを他の公表されたCADeスキームと評価及び比較するために、140の結節と93の正常CXRを含む公開データベースを使用した。SVM分類器に基づくCADeスキームは、78.6%（110/140）と71.4%（100/140）の感度を達成し、それぞれの平均FP率は5.0（1165/233）FPs/画像および2.0（466/233）FPs/画像であった。一方、線形判別分析分類器に基づくCADeスキームは、FP率が5.0FPs/画像で感度60.7%（85/140）だった。「非常に微妙」と「極めて微妙」と分類された結節については、FP率が5.0FPs/画像で感度57.1%（24/42）を達成した。著者らがシカゴ大学で開発されたデータベースを使用したとき、感度は83.3%（40/48）および77.1%（37/48）で、FP率はそれぞれ5.0（240/48）FPs/画像および2.0（96/48）FPs/画像だった。結論：これらの結果は、他の商業および非商業のCADe結節検出システムに関して報告された結果と比較して良好である。