Year: 2006
Type: conference-paper
Abstract: A computer-aided detection (CAD) system for the identification of pulmonary nodules in low-dose multi-detector helical Computed Tomography (CT) images with 1.25 mm slice thickness is presented. The basic modules of our lung-CAD system, a dot-enhancement filter for nodule candidate selection and a neural classifier for false-positive finding reduction, are described. The results obtained on the collected database of lung CT scans are discussed.
Institutions: Istituto Nazionale di Fisica Nucleare, Istituto Nazionale di Fisica Nucleare, Sezione di Pisa, Istituto Nazionale di Fisica Nucleare, Sezione di Bari, University of Bari Aldo Moro, Istituto Nazionale di Fisica Nucleare, Sezione di Torino, University of Genoa, University of Salento, Istituto Nazionale di Fisica Nucleare, Sezione di Lecce, University of Pisa, Istituto Nazionale di Fisica Nucleare, Sezione di Cagliari, University of Sassari, Centro Ricerche Enrico Fermi
Language: English
Topic: AI in cancer detection
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W2153669911