An Automatic Approach for Bone Tumor Detection from Non-Standard CT Images

• Autores: Hatice Catal Reis, Bulent Bayram
• Localización: Ingeniería e Investigación, ISSN-e 2248-8723, ISSN 0120-5609, Vol. 43, Nº. 3, 2023
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Un enfoque automático para la detección de tumores óseos a partir de imágenes de CT no estándar
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• Resumen
  • español

    Las técnicas de procesamiento de imágenes se aplican en muchos campos de la ciencia. El objetivo de este estudio es detectar tumores en el pie y crear modelos 3D mediante tomografía computarizada (CT), así como producir datos biométricos. 1 039 imágenes de CT se obtuvieron de un servidor. Los parámetros utilizados fueron una colimación 64 detectores, un grosor de escaneo de 0,5-3 mm y un tamaño del píxel de 512 x 512, con una resolución radiométrica de niveles de gris de 16 bits. Se realizó reducción de ruido, segmentación y análisis morfológico a imágenes CT para detectar tumores óseos. Adicionalmente, en este estudio se aplicaron técnicas de procesamiento de imágenes digitales para crear un modelo virtual tridimensional (3D) de tumor óseo. El rendimiento de nuestra propuesta se evaluó con base en el análisis de las características operativas del receptor (ROC). Según los resultados, la sensibilidad, la especificidad y la precisión en la detección de tumores fue de 0,96, 1, 0,98 % respectivamente, con un F-measure promedio de 0,99 %. Se utilizaron reportes de radiología para efectos de comparación. La técnica propuesta para detectar tumores óseos del pie mediane CT puede ayudar a los radiólogos dada su alta precisión, sensibilidad, especificidad y F-measure. Este método puede mejorar el diagnóstico de tumores de pie y tobillo al permitir la cuantificación multidireccional de anomalías.

  • English

    Image processing techniques are applied in many fields of science. This study aims to detect tumors in the foot and create 3D models via computed tomography (CT), as well as to produce biometric data. 1 039 CT images were obtained from a server. The parameters used were a collimation of 64 detectors, a scanning thickness of 0,5-3 mm, and a pixel size of 512 x 512, with a radiometric resolution of the 16-bit gray levels. Noise reduction, segmentation, and morphological analysis were performed on CT scans to detect bone tumors. In addition, this study used digital image processing techniques to create a virtual three-dimensional (3D) model of bone tumors. The performance of our proposal was evaluated by analyzing the receptor operating characteristics (ROC). According to the results, the sensitivity, specificity, and precision in tumor detection were 0,96, 1, and 0,98%, respectively, with a 0,99% average F-measure. Radiologist reports were used for the sake of comparison. The proposed technique for detecting bone tumors of the foot via CT can help radiologists with its increased precision, sensitivity, specificity, and F-measure. This method could improve the diagnosis of foot and ankle tumors by allowing for the multidirectional quantification of abnormalities.