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Automatic Detection of Rib Contours in Chest Radiographs

WECHSLER (Broschiert, Englisch)

Optischer Zustand
Beschreibung
1.1 Statement of the Problem This work describes a new and effective computer algorithm for detecting the contours of ribs in ehest radiographs. The problem, which is common to both the research areas of Machine Vision and Biomedical Computing, is to extract graphical information, such as that represented in Figure 1-lb, from a picture such as Figure 1-la. Figure 1-la shows a typical…  posterior-anterior (PA) ehest radiograph while Figure 1-lb shows a drawing of the ventral aspect of the thorax. lt is hoped that this researchwill contribute significantly toward developing an automated system for interpreting ehest radio graphs. 1.2 Why Have We Carried Out This Research? Since about one-third of the 650,000,000 medical radiographs (X-ray photographs) taken annually in the United States areehest radiographs, there is a growing awareness of the need for a computer aided system to help diagnose these radiographs. The detection of rib contours is, of course, a necessary element in such a system. In addition to being able to accommodate the need for a mass screening program, an automated systemalso has the ability to detect anomalies at earlier stages. Ziskin et al (1971) state that reliable 2 {a) Original Chest Radiograph Figure 1-1. A Chest Radiograph 3 VENTRAL CONTOUR CARTILAGE {b) THE THORAX; VENTRAL ASPECT OF A CHEST RADIOGRAPH Figura 1-1 A CHEST RADIOGRAPH studies indicate that even under routine conditions radiologists fail to detect approximately 30% of abnormalities in ehest X-ray films.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
01.01.1977
Sprache
Englisch
EAN
9783764308872
Herausgeber
Springer Basel
Serien- oder Bandtitel
Interdisciplinary Systems Research
Sonderedition
Nein
Autor
WECHSLER
Seitenanzahl
131
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
An Application of Image Processing Techniques in Medical Diagnosis
Schlagwörter
algorithms, cartilage, computer, detection, diagnosis, image processing, machine vision, X-ray
Thema-Inhalt
GT - Interdisziplinäre Studien
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

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