Computer aide discrimination of Benign and malignant thyroid nodules by ultrasound imaging

سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 538

فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ITCC03_219

تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1396

چکیده مقاله:

Thyroid nodules have an incidence of 33-68% in the general population. More than 5-15% of these nodules are malignant. Early detection and treatment of thyroid nodules increase the cure rate and provide optimal treatment. Between the medical imaging methods, Ultrasound is the chosen imaging technique for assessment of thyroid nodules. The confirming of the diagnosis usually demands repeated fine needle aspiration biopsy (FNAB). So, current management, has morbidity and non zero mortality. Objective: To explore diagnostic potential of automatic texture analysis (TA) methods in differentiation benign and malignant thyroid nodules by ultrasound imaging in order to help for reliable diagnosis and monitoring of the thyroid nodules in their early stages with no need biopsy.

نویسندگان

Akbar Gharbali

Assistant professor of Medical Physics, Department of Medical Physics, Faculty of Medicine, Urmia University of Medical Science, Urmia- Iran

Ali Abbasian Ardekani

PhD student of Medical Physics, Iran University of Medical Science, Tehran – Iran

Afshin Mohammadi

Associate professor of radiology, Department of Radiology, Imam Khomeini Hospital-Urmia- Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Sebag F, Vaillant-Lomb ard J, Berbis J, Griset V, Henry ...
  • Cooper DS, Doherty GM, Haugen BR, Kloos RT, Lee SL, ...
  • Frates MC, Benson CB, Charboneau JW, Cibas ES, Clark OH, ...
  • Chow LS, Gharib H, Goellner JR, van Heerden JA. Nondiagnostic ...
  • Papini E, Guglielmi R, Bianchini A, Crescenzi A, Taccogna S, ...
  • Koike E, Noguchi S, Yamashita H, Murakami T, Ohshima A, ...
  • Jalalian A, Mashohor SBT, Mahmud HR, Saripan MIB, Ramli ARB, ...
  • Materka A, Strzelecki M. Texture analysis methods - A review. ...
  • Castellano G, Bonilha L, Li LM, Cendes F. Texture analysis ...
  • Materka A Texture analysis methodologies for magnetic resonance imaging. Dialogues ...
  • Hong Y, Liu X, Li Z, Zhang X, Chen M, ...
  • Tsantis S, Dimitropoulos _ Cavouras D, Nikiforidis G Morphological and ...
  • Gopinath B, Shanthi N. Support Vector Machine based diagnostic system ...
  • Gopinath B, Shanthi N. Development of an Automated Medical Diagnosis ...
  • Materka A, Strzelecki M. Texture Analysis Methods-A Review, Technical University ...
  • Schirmann J. Patter classification: a unified view of statistical and ...
  • Mucciardi AN, Gose EE. A comparison of seven techniques for ...
  • Webb A. Statistical pattern recognition: Wiley. com; 2003. ...
  • Fukunaga K. Introduction o statistical pattern recognition: Access Online via ...
  • Anderson JA, Rosenfeld E. Neuro computing : MT press; 1993. ...
  • Van Erkel AR, Pattynama PMT. Receiver operating characteristic (ROC) analysis: ...
  • Ding J, Cheng H, Ning C, Huang J, Zhang Y. ...
  • نمایش کامل مراجع