T E L K O MN I K A  T el eco m m u n i ca t i o n ,  C o m p u t i n g ,  E l ect ro n i cs  a n d  C o n t ro l   Vo l .   18 , N o .   5 O ct o b er   2020 ,  pp .  2432~ 2438   I S S N :  1693 - 6930,  a c c r e di t e d F i r s t  G r a de  by K e m e nr i s t e kdi kt i ,  D e c r e e  N o:  21/ E / K P T / 2018   D O I :  10. 12928/ T E L K O M N I K A . v18i 5. 15523     2432       Jou r n al  h om e page ht t p: / / j our nal . uad . ac . i d/ i nde x . php/ T E L K O M N I K A   C a nc ero us   l un g   no d ul de t e ct i o i   co m p ut ed  t o m o g ra phy   i m age s       Ay m a n  Ab u   Ba k e r 1 Y a zeed  G h a d i   2   1 De pa r tm e n of   E le c tr ic a E ng in e e r i ng,   A pp lie S c ie nc e   P r iva te   Un ive r si ty,   J or da n   2 De pa r tm e n t of  E le c tr ic a l E ng in e e r i ng,  A l Ai n U ni ve r s it y of  S c ie nc e  a nd  Te c h no lo gy,   U ni te d Ar a b Em ir a te s       A rt i cl e I n f o     AB S T RACT   A r tic le  h is to r y :   R ecei v ed   J a n 20,  2020   R ev i s ed   M a r  28,  2020   A ccep t ed   J un 12,  2020       Dia gn os is the   c om p ute t om o gr a p hy im a ge ( C T - i m a ge s)  i s o ne  of     the  im a ge s t ha t m a y ta ke  a  lot  of  tim e  i n dia gn os is b y th e  r a dio lo gi st a n d m a y   m iss  som e   of  c a nc e r o us n od ule s i n t he se   im a ge s.  T he r e f or e ,  in  th is  pa pe r     a  ne no ve e n ha nc e m e nt a n de te c ti on c a nc e r ou nod ul e  a lg or i t h m   is  pr o po se d to d ia g no se  a  C T - im a ge s.  The  n ove l a lg or i th m  is div ide d in to t hr e e   m a in  sta ge s.  I n  f ir st  sta ge ,  su sp ic i ou s r e gi on s a r e  e n ha nc e us in g m o dif ie d   L oG  a lgor it hm .  The n i n s ta ge   tw o,  a   p ote nt ia l c a nc e r o us  no du le   w as   de te c te d   ba se d on v is ua l a p pe a r a nc e  i n l un g.  F ina l ly,  f i ve  te x t ur e  f e a tur e s a na l ys is   a lg or i thm  is im ple m e nte d to r e d uc e  num be r  of  de te c t e d F P  r e gion s.  Th is   a lg or i thm   is e va l ua te d u si ng  6 0 c a se s ( n or m a l  a n d c a n c e r ou s c a se s) ,  a n d i t   sho ws a  h ig h se n si ti vi ty i n de te c ti ng t he  c a nc e r o us l u ng   n od ule s wi th TP   r a ti on  9 7%  a nd  w it F P   r a ti 2 c lu ste r /im a ge .   Ke y wo r d s :   C an cer  d et ect i o n     C om put e d t om ogr a phy   L u n g  can cer   T ex t u r e f eat u r es   L ap l aci an   f ilte r   T his  is  a o pe ac c e s ar tic le   u nde the   CC  B Y - SA   lic e n se .     C or r e s pon di n g A u t h or :   A ym a Ab u   B ak er ,     D ep ar t m en t  o f   E l ect r i cal  an d  C o m p u t er   E n g i n eer i n g ,   A p p l i ed  S ci en ce P r i v at e U n i v er s i t y ,   A m m a n,  J or da n.   E ma il:  a _a buba ke r @ a s u. e du. j o       1.   I NT RO DUC T I O N   L ung c a nc e r  i s  one  o f  t he  m os t   r e l e va nt  publ i c  h e a l t h i s s ue s  i n U ni t e d s t a t e s ,  E u r ope  a nd  M i ddl e     E a st  [ 1 , 2 ] .  E ar l y  D et ect i o n  an d  t r eat m en t  o f  t h i s  t y p es  o f  can cer  i s  r eq u i r e t o  ef f ect i v el y  o v e r co m e t h i s   bur de n.   C h e st  X - r ay  co n s i d er ed  a ch eap es t  m e t h o d  as  an  i n i t i al  d et ect i o n  o f  l u n g  can cer .   C om put e t om ogr a phy ( C T )  a s  a  s e c ond di a gnos i s  s t a ge  i s  t he  be s t  i m a gi n g  mo d a lity  f o r  th e  d e te c tio n   o f  s ma ll   pul m ona r y nodul e s ,  pa r t i c ul a r l y s i nc e  t he   i nt r odu c t i on of  t he  he l i c a l  t e c hnol ogy   [3 4 ] .  T h e  C T  i m ag es  ar   a  hi gh r e s ol ut i on  i m a ge s  w i t h h i gh a m ount  of  da t a  s t or a ge .   T he r e f or e ,   r e s e a r c he r s  t r i e s  t o he l p  t he   r a di ol ogi s t o e a s i l y pr oc e s s  t he s e  huge   i m a ge  a nd  a ut om a t i c a l l y de t e c t e d t he  pot e nt i a l  nodul e  l ung  c a nc e r s  us i ng   c om put e r  a i de d di a gnos i s  s ys t e m  ( C A D )  [ 5 6 ] .   D e t e c t i on nodul e  l ung  c a nc e r  i s  one  of  t he  m os t  di f f i c ul t   cas es  f o r  t h r ad i o l o g i s t  s p eci al l y  i n  C T  i m ag es   s i n ce  t h e v i s u al  ap p ear an ce o f  t u m o r s   i s  n o t   cl ear  o r   s ur r oundi ng w i t h  pa r e nc hym a l  t i s s ue  i n  C T - I m ag es   [7 , 8 ] .  T h er ef o r e,   t h v i s u al  ap p ear an ce f o r  can cer o u s   nodul e s  ha ve  s i m i l a r  vi s ua l  c ha r a c t e r i s t i c s  of  nor m a l  t i s s ue s  [ 9] .  T he r e f o r e ,  t hi s  pa pe r  p r opos e d   a  nove l   d et ect i o n  an d  cl as s i f i cat i o n  m et h o d  f o r  can cer o u s  cel l s .   T h r ee m ai n  s t ag es  ar e  u s ed  t o  accu r at el y  d et ect     t he  c a nc e r ous  nodul e s  i n t he  C T  l ung  i m a ge s   [ 1 0] .  T he  pa pe r  p r e s e nt  a  br i e f  de s c r i pt i on  a bout   t he   l ung C T   ima g e  in  s e c tio n   2 .   T h e n  lite r a tu r e   r e vi e w  s e c t i on w hi c h pr e s e nt e d i n s e c t i on  3 .  P r opos e d de t e c t i on a nd   c la s s if ic a tio n  a lg o r ith m is  in tr o d u c e d  in  S e c tio n   4 .  F i na l l y ,  di s c us s i on a nd c onc l us i on a r e  pr e s e nt e d i   s ect i o n   5   a nd s e c t i on  6   r es p ect i v el y .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI KA   T el eco m m u n   C om put  E l   C ont r o l         C anc e r ou s  l ung nodul e  de t e c t i on i n   c om put e d t om ogr aphy  i m age s   ( A y m an A bu  B ak e r )   2433   2.   DAT AB AS E     T h e d at ab as e t h at  ar e u s ed   i n t h i s  pa pe r  i n  dow nl oa de d f r om  C a nc e r  I m a gi ng A r c hi ve  ( T C I A ) ,  w hi c h i s   or ga ni z e d i nt o  pur pos e - bui l t  c ol l e c t i ons  o f  s ubj e c t s  [ 11] .  T hi s  da t a ba s e  ha s  di f f e r e nt  ki nd  of  hi gh  r e s ol ut i o n i m a ge s   o f  can cer  t y p e an d / o r  an at o m i cal  s i t ( l u n g ,  b r ai n ,  et c. )   i n  co m m on .  M or e ove r ,  t he  da t a ba s e  i nc l ude  a  hu ge  da t a s e t   o f  M RI ,  CT ,  a n d  X - R ay  i m ag es  t h at  ar e s t o r ed  as  D I C O M  f i l e f o r m at   [ 12] .       3.   LI T ER A TU R E R EV I EW   M a ny a ut hor s  pr opos e d d i f f e r e nt  C A D   t e c hni que s  t o he l p  t he   r a di ol ogi s t   i n d i a gnos e s  l ung c a nc e r   i n   CT   i m a ge s .  O ne  o f  t he s e  t e c hni que s  i s  us i ng L a pl a c i a n of  G a us s i a n f i l t e r  a s  i [ 13] .  T he i r  a l g or i t hm  i s   d i vi de d   t o t w o m a i n s t a ge s ,  t r a ns m i s s i on of  hi gh i nt e ns i t y   an d  L O G  F i l t er .  T h es e s t ag es  ar e ap p l i ed   cal cu l at t h co n t r as t   di f f e r e nc e s  i ns i de  a nd  out s i de   r e gi on  of  i nt e r e s t .  S na ke  a l gor i t hm  i s  a not he r  e nha nc e m e nt  a nd  s e gm e nt a t i on  t ool   us e t f i nd  t he  i nt e r na l  e ne r gy  i n C T  i m a ge  l i ke  V i ve ka na nda n D .   et  al  [ 1 4 ] .     M es s ay  et  al .  [ 1 5 ]   i m pl e m e nt  l oc a l  c ont r a s t  e nha nc e m e nt  f i l t e r  t ha t  f ol l ow  t he  nodu l e  e nha nc e m e nt  m e t hod  t d et ect  t h e ch es t  r ad i o g r ap h s .  D o t s ,  l i n es ,  an d  p l an es  en h an cem en t  t ech n i q u es  ar e u s ed  b y  L i  et  al .  [ 1 6 ] .   S uc t h e se   en h an cem en t  t ech n i q u es   c a n be  i m pl e m e nt e d on  s p eci f i c  s ha pe s   a nd s uppr e s s  ot he r  obj e c t s .   S o ,  as  an   in itia l s te p  th e  C T - I m ag e i s  b l u r r ed  t h en   a G au s s i an  k er n el   f ilte r  ( G K F )  o f  a  n o d u le  s iz e  is  imp le m e n te d  to   de t e c t  t he  nodul e .   As   f in a l s ta g e ,  mu lti - s cal es  G K F   a r e  us e d a s  t o f i nd a  m a t c h w i t h t he  nodul e  s i z e Y am am o t o  et  al .   [ 1 7 ]  u s ed  a s t at i s t i cal  en h an cem en t  f i l t er   t o  en h an ce C T  i m ag es .   T h ey  i m p l em en t ed     th e  Q u o it  F ilte r  th a t  h a s  la r g e  r in g  a n d  d is k  f ilte r s .   D if f e r e n tia l in te n s ity  v a lu e  p r o c e d u r e  is  imp le me n te d  in   t hi s  a l gor i t hm  be t w e e n t he   i nt e r na l  a nd  e xt e r na l  d i s ks  i n or de r  t o  f i nd  a  pot e nt i a l  r e gi on  of  i nt e r e s t .   A not he r   s e gm e nt a t i on a l gor i t hm  i s  pr e s e nt e d by  M aci ej  D aj n o w i ec et  al .  [ 1 8 ] .   I n itia lly ,  a n  o p timu m th r e s h o ld  v a lu e   w as  cal cu l at ed  b a s ed  o n  d i f f er en t  i m ag e d at a s et s .   T hr e s hol d a l gor i t hm  t he n i s  i m pl e m e nt e d t o s e gm e nt  l unge   r e g io n  f r o m C T  ima g e .  A f te r  th a t,   c onne c t i ng c om pone nt  l a be l i ng  ( C C L )  is  a p p lie d  to  d e te c t r e ma in in g   r e gi ons  i n t he  i m a ge .   T h e re fo re ,   l ung  nodul e  c a n s uc c e s s f ul l y s e gm e nt e d but  ha ve  l obe s  w i t h nodul e s  r e gi on.     O n t he  ot he r  ha nd,   C A D  s ys t e m  i s  a  pow e r f ul  t ool  i n de t e c t i ng  c a nc e r ous  nodul e s  i n t he  C T  i m a ge s .   A not he r  C A D  s ys t e m  t o de t e c t  c a nc e r ous  l ung  r e g i on i s  pr opos e d by   L ee et  al .  [ 1 9 ] .   A u th o r s  imp le me n G A   to  s e t a  ta r g e t  p o s itio n  a n d  a ls o  to  ma tc h  th e  b e s t  te mp la te  ima g e   f r o m   pr e vi ous  da t a  s e t s .  F our   ge ne r a t i on s   e ve r y t i m e  a r e  e s t a bl i s he d ba s e d on  gr e l e ve l  of  G a us s i a n di s t r i but i on.  A lg o r ith m s e n s itiv ity   w a 85%   i d et ect i n g   c a nc e r ous  nodul e s  i n t he  C T - i m ag es .   O t h er  au t h o r  l i k e O p f er  et  al .   [ 20]  us e d di s t a nc e   tr a n s f o r ma tio n  te c hni que  t o  i m p r ove  t he  pe r f or m a nc e  of  C A D  s ys t e m .   T he  di s t a nc e  t r a ns f or m a t i ons  of   va r i ous  t hr e s hol ds  a nd s ubs e qu e nt  c r e s t  l i ne  e xt r a c t i on a r e  us e d e nha nc e  t he  C A D  s e n s i t i vi t y.  C A D  s ys t e m   pe r f or m a nc e  i s  s l i ght l y i m pr ove d w he n us i ng t hi s  t e c hni que  s i nc e  i t  p r oduc e  l a r ge  num be r  of  F P  r e gi ons .   A not he r  C A D  s ys t e m   i s  us e d by  M or e ove r ,  G ol o s i o e t  a l .  [ 21]   t o de t e c t  c a nc e r ous  nodul e s   i n  C T   i m a ge s .   T he y us e d m ul t i - a da pt i ve  t hr e s hol d s ur f a c e  t r i a ngul a t i on a ppr oa c h i n t he  de t e c t i on a l gor i t hm .   T he   pr opos e d   a lg o r ith m s h ow  good s e ns i t i vi t y i n  de t e c t i on  c a nc e r  nodul e s  but  m a ny de t e c t e F P  a r e   pr e s e nt s .     K.   D e va ki  e t  a l .  [ 22]  de ve l op  a   t e c hni que  t o  a c c ur a t e l y s e gm e nt  l ung  r e gi on  f r om  C T -   i m a ge s .   T he  pr opos e d   a l gor i t hm  c a n e f f i c i e nt l y s e gm e nt  t he  l ung  r e gi ons  f r om  C T - i m ag es .         4.   R ES EA R C H  M ETH O D   E nha nc e m e nt  a nd de t e c t i on  of  t he  c a nc e r ous   nodul e s  t e c hni que  i s  p r opos e d i n  t hi s  pa pe r .     T he  pr opos e d m e t hod  i s  m a i nl y di vi de d  t o t h r e e  s t a ge s .  I ni t i a l l y,  t he  c a nc e r ous  l ung nodu l e s  w i l l  be   e nha nc e us i ng L a pl a c i a n f i l t e r .   T he n i n  t he  s e c ond s t a ge ,  t he  a ve r a ge  de t e c t i on  a l gor i t hm  w i l l  be  us e d t o de t e c t     a p o t en t i al   can cer o u s   l ung  nodul e  ( P C L N )   r e gi ons  i n  C T - i m ag es .  F i n al ,  f i v e  t ex t u r e  f eat u r es  ar e  u s ed  t o  h el p   i n r e duc i ng num be r  of  de t e c t e d F P  r e gi ons .   F i gur e   1,  s how  t he  p r opos e d a l gor i t hm  s t a ge s .       4 .1   C a nc e r o us  l ung  no dul e  e nha nc e m e nt   T he  f unda m e nt a l  ope r a t i on ne e de d t o a s s i s t  c a nc e r ous  nod ul e  i n C T - i m ag e i s  co n t r as t  en h an c em en t .   I n m a ny i m a ge  pr oc e s s i ng a ppl i c a t i ons ,  t he  L a pl a c i a n f i l t e r  i s  one  of  t he  s i m pl e s t  a nd e f f e c t i ve  t e c hni que s  f or   i nt e ns i t y e nha nc e m e nt  t ha t  pr e s e nt e d i n a s   ( 1 ) .  L ap l aci an  f i l t er  i m p r o v es  co n t r as t  o f  t h e can cer o u s  n o d u le s  in   CT - i m a ge  by a ppl yi ng t he  L a pl a c i a n m a s k of  s i z e   ×   9       ( , ) = ( , ) + [ 2 ( , ) ]     ( 1)     w h er e S ( x,  y )  i s  t he  i nt e ns i t y va l ue   f or  t he  p r oc e s s e d i m a ge ,  f ( x ,   y )  t he  i nt e ns i t y va l ue  f o r  t he  i nput  i m a ge  a nd  c  i s  c ons i de r  a s  one  i n t h i s  pa pe r   C a nc e r ous  nodul e s  a ppe a r  on  di gi t i z e d C T  a s  s m a l l   r e gi ons ,  w i t h  i nt e ns i t y va l ue s  hi ghe r  t ha n  t he i r   s ur r oundi ng ba c kgr ound.   T he  s i z e  of  c a nc e r ous  n odul e s  i s  us ua l l y l e s s  t ha n 4 m m  [ 23 ] .  S o  it  is  n o t e a s y  to   e nha nc e  t he  c a nc e r ous  nodul e s  r e gi ons  s i nc e  s u r r oundi ng l ung t i s s ue  m a ke s  t he  a bnor m a l i t y a r e a s  a l m os t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         I SSN :   1693 - 6930   T E L KOM NI KA   T el eco m m u n   C om put  E l   C ont r o l Vo l .   18 , N o 5 O c t obe r  2020:    2432   -   2438   2434   i nvi s i bl e .   T he r e f or e ,  t he  m odi f i e d a ve r a ge  f i l t e r  i s  i m p l e m e nt e d t o  s m oot h t he  e dge s  of  t he  p r oc e s s e d   L ap l aci an  en h an cem en t  i m ag e.  T h i s  i n  cas e w i l l  s l i g h t l y  en h an ce t h e   can cer o u s   nodul e s  r e gi ons  t o   b e eas i l y   d et ect ed  i n  t h e n ex t  s t ag e.     A f t e r  e xt e ns i ve  a na l ys i s  of  60   can cer o u s   C T   i m ag es ,  w e co n cl u d ed  t h at  al l   can cer o u s   nodul e s  ha ve   gr e y s c a l e  va l ue s  i n t he  r a nge  f r om  80 t o 230   [ 24,  25 ] .  I n  acco r d an ce w i t h  t h es e o b s er v at i o n s ,  each  C T - i m ag i s  pr oc e s s e d us i ng t he  m odi f i e d a ve r a ge  f i l t e r   t ha t   pr e s e nt e d on  ( 2 ) ,     = 1  2 3 0 = 8 0   ( 2 )     w he r e  S k i s  t he  i nt e ns i t y va l ue  f or  t he  pr oc e s s e d i m a ge ,  r j  t he  i nt e ns i t y va l ue  f or  t he  i npu t   i m a ge  a nd m  a nd n   ar e t h e m as k  s i ze.   A f t e r  pr oc e s s i ng t he   L a pl a c i a a nd m odi f i e d a ve r a ge  f i l t e r ,  t he  c a nc e r ous  nodul e  r e gi ons   be c om e  s l i ght l y br i ght e r  c o r r e s pondi ng t t he  ne i ghbor  r e gi ons  a s  s how n i n F i gur e  2 .   T hi s  w i l l   a s s i s t  i n   de t e c t i on t he  r e gi on o f  i nt e r e s t  t ha t  w i l l  be  di s c us s e d i n t he  ne xt  s e c t i on.                 F ig ur e   1 .  M C  d et ect i o n  an d  cl as s i f i cat i o n     F i gur e  2.  C a nc e r ous  nodul e  e nha nc e m e nt  r e s ul t       4 . 2   P o t en t i a l  C a n cero u s   l ung  no dul e s     C a nc e r ous  nodul e s  a ppe a r  on di gi t i z e d  C T - ima g e s  a s  s ma ll r e g io n s ,  w i th  in te n s ity  v a lu e s  h ig h e r   t ha n t he i r  s ur r oundi ng  ba c kgr ound.  S i n or de r  t de t e c t  t he s e  r e gi on,  t w o c onc e nt r i c  c i r c ul a r  m a s ks   a r e  us e a s  s how n i n F i gur e  3.  W he n c e nt e r e d  on  t he  c a nc e r ou s  nodul e ,  t he  i nne r  m a s ke d r e gi on  i nc l ude   t he  c a nc e r ous  nodul e  w hi l e  t he  ou t e r   m a s ke d r e g i on i nc l ude t he  s ur r oundi ng  r e gi on .   T he  i nne r  a nd out e r   co n cen t r i c ci r cu l ar  m as k s  s i ze  ar e  d es i g n  b as ed   o n  C T - I m a ge  r e s ol ut i on.   T h es e  m as k s  w er t es t ed  o n  6 0     CT - i m ag e an d  t h ey  w er e e f f e c tiv e   in  d e te c tin g  a ll  th e  s u s p ic io u s   r e gi ons  i n  C T - I m ag es .   D et ect i o n     t h pot e nt i a l  c a nc e r ous  l ung nodul e s   ( P C LN )   c l us t e r  i s  de s i gne d ba s e d on t he  f a c t  t ha t  t he  c a nc e r ous  nodul e s   a r e  br i ght e r  t ha n  t he  ne i ghbor  pi xe l s .   T h er ef o r e,  i n   or de r  t o  s e l e c t  P C L N  t w o  c ondi t i ons  s houl d  be   s a t i s f i e d,   a ve r a ge  va l ue  f or  t he  i nne r  m a s k s houl d be  g r e a t e r  t ha n out e r  m a s k a nd  t he  i n t e ns i t y pi xe l  va l ue  of  t h e  c e nt e r   of  t he  i nne r  m a s k s houl d be  t he  hi ghe s t  i nt e ns i t i n t he  m a s k.   A f t e r  pr oc e s s i ng 60 C T - im a ge s  us i ng P C L N   a lg o r ith m,  it w a s  n o tic e d  th a t a ll  c a nc e r ous  nodul e s  i n t he  C T - ima g e s   ar e d et ect ed   but  m a ny de t e c t e f a l se   pos i t i ve  ( F P )  r e gi ons   a s  s how n i F i gur e  4.   T hi s  i n c a s e  w i l l  r e duc e  t he  s e n s i t i vi t y of  t he  pr opos e d C A D   s y s t em .  T h er ef o r e,   t ex t u r e f eat u r e an al y s i s   w i l l   b e ap p l i ed  t o  r ed u ce n u m b er  o f  d et ect ed  F P  cl u s t er s  an d   in c r e a s e  th e  s e n s itiv ity  o f  th is  C A D  s y s te m .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI KA   T el eco m m u n   C om put  E l   C ont r o l         C anc e r ou s  l ung nodul e  de t e c t i on i n   c om put e d t om ogr aphy  i m age s   ( A y m an A bu  B ak e r )   2435       F ig ur e .  3 .   T w o  co n cen t r i c  ci r cu l ar   m as k s             F i gur e  4.  P C L N  pr oc e s s i ng r e s ul t       4 . 3 .  T ex t u re   f ea t u re ex t ra ct i o n     C a nc e r ous  nodul e s   ar e   a  s ma ll s iz e  le s s  th a n  4  mm  w it h   br i gh t  r e gi on   co m p a r in g  w ith     t he  s ur r oundi ng r e gi ons  i t he  l ung.  S o,  i n or de r  t o ha ve  a  pl a t f o r m  t ha t  c a n he l r a di ol ogi s t  i n d i a gnos i s   t he s e  t ype s  of  t um or s ,  w e  ne e d t o  f oc us  on t he   vi e w  c ha r a c t e r i s t i c s  of  c a nc e r ous  nodul e s  i CT - I m ag es .     A s  f ir s t s te p ,  th e  c a nc e r ous  nodul e s   ar en h an ce d   a nd  pot e nt i a l  c a nc e r ous  nodul e s   a lg o r ith m  is  imp l e me n te d   t o  d et ect  can cer o u s   cl u s t er s  i n  CT -   i m ag es .   B o th   a lg o r ith ms  a r e  e f f e c tiv e ly   d et ec t   t he  c a nc e r ous  r e gi ons  i t he  C T  i m a ge  but  w i t h hi gh  num be r  of  f a l s e  po s i t i ve  ( F P )  r e gi ons .  I n  t hi s  s e c t i on ,   w e  imp le me n t a  n e w   ap p r o ach   t r e duc e  num be r  of  F P  r e gi ons  us i ng  t e xt ur e  f e a t ur e s .  H a v i ng m i ni m um  num be r  o f   F P  r e gi on w i l l   e nha nc e  t he  pe r f or m a nc e  of  our  C A D  s ys t e m .     F ir s t o r d e r   t ex t u r e  f eat u r es  b as e   i s  us e i n  t hi s  pa pe r  t o  r e duc e  de t e c t e d num be r  o f  F P  r e gi ons .   S o,   t w o  d at as et s  ar e g en er at ed  t o  ach i ev e   t hi s  goa l .   T P  da t a s e t  i s  ge ne r a t e d us i ng   223 e xpe r t l y  i de nt i f i e d ( a c t ua l )   T P  cl u s t er s  an d  t h e s eco n d   d at as et  w h i ch  i s   F P  d at as et  u s ed   4 1 5  act u al  F P  cl u s t er s .   T h en  f i v e t ex t u r e  f eat u r es   ar e cal cu l at ed  b as ed   on t he s e  da t a s e t s  ( T P  a nd F P ) .  T he se   f eat u r e s   ar s u m m ar i zed  i n   (4 ) - ( 8) .     ( ) = ( ) /  2 4 0 = 4 0   ( 3)     W he r e  h( i )  i s  t he  i nt e ns i t y h i s t ogr a m  a nd M ,  N  a r e   t he  i m a ge  r e gi on’ s  he i ght  a nd w i dt h  r e s pe c t i ve l y.     T h m o d i f i ed  m ean  f eat u r e       = ( ) 2 4 0 = 4 0   ( 4)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         I SSN :   1693 - 6930   T E L KOM NI KA   T el eco m m u n   C om put  E l   C ont r o l Vo l .   18 , N o 5 O c t obe r  2020:    2432   -   2438   2436     T h m odi f i e d  e nt r opy  f e a t ur e     = ( )  2 [ ( ) ] 2 4 0 = 4 0   ( 5)       T h m odi f i e d  s t a nda r d de vi a t i on  f e a t ur e       = ( ) 2 ( ) 2 4 0 = 4 0   ( 6)       T h m odi f i e d  t hi r d  or de r  of  m om e nt   f e a t ur e     3 = ( ) 3 ( ) 2 4 0 = 4 0   ( 7)       T h m odi f i e d  kur t os i s  f e a t ur e       = 4 ( ) 4 ( ) 3 2 4 0 = 4 0   ( 8)     T h e v al u es  o f  t h es e f eat u r es  ar e p r es en t ed  as  s h o w n  i n  F i g u r e 5 .                   F i gur e   5 .   T h fi rs t  o rd e r  fe a t u re       5.   RE S UL T S  AND ANAL YS I S   T he  c a nc e r ous  nodul e  e nha nc e m e nt  a nd d e t e c t i on  a l gor i t hm  i s  a ppl i e d on 60 C T - i m a ge s .  T he n,  f i ve   t e xt ur e  f e a t ur e s  a r e  ge ne r a t e d ( E nt r opy ,  m e a n,  S T D ,  ku r t os i s  a nd s ke w ne s s )  w hi c h w e r e  pr oc e s s e d us i ng  s t at i s t i cal  an al y s i s  t o  r ed u ce t h e d et ect ed  F P   r eg i o n s .  T h e  a l gor i t hm  i s  s ubj e c t i ve l y e va l ua t e d us i ng t hr e e   r a di ol ogi s t ,  w he r e  num be r  o f  de t e c t e d F P  r e gi ons   a r e  c ount e d pe r   i m a ge .  A l s o T P  pe r c e nt a ge  of  e a c h i m a ge   i s  al s o  r eco d ed .  F i n al l y ,  t h e  av er ag e o f  d et ect ed  F P  r eg i o n  an d  T P  p er cen t ag e i s  p r es en t ed  i n  t h e  T ab l e 1  af t er   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI KA   T el eco m m u n   C om put  E l   C ont r o l         C anc e r ou s  l ung nodul e  de t e c t i on i n   c om put e d t om ogr aphy  i m age s   ( A y m an A bu  B ak e r )   2437   pr oc e s s i ng 60 C T - i m ag e.   F r o T ab l e   1 ,  i t  i s  e v i de nt  t ha t  our  a l gor i t hm  a c hi e ve s  a  good pe r f or m a nc e  i de t e c t i ng c a nc e r ous  nodul e s  but  s t i l l  num be r  o f  F P  i s  s l i ght l y  hi gh.  F i gur e  6  s how  t he  r e s ul t s  of  C T   p r o ces s i n g  s t ag es  w h er e t h e i m ag e p r o ce s s e d u s i ng e nha nc e m e nt  a l gor i t hm ,  t he n de t e c t i on r e gi on of  i nt e r e s t .   F i n al l y  t h e t ex t u r e f eat u r e  an al y s i s  i s  i m p l em en t ed   t o  r ed u ce o f  t h e d et ect ed  F P  r eg i o n s .             ( a)     ( b)       ( c)   ( d)     F ig ur e   6 .  A ccu r at d et ect i o n  o f  can cer o u s ;  ( a o r ig in a l ima g e ( b)   i m ag e en h an cem en t   (c ) i ma g e  w ith  P L C N ,  (d t ex t u r e f eat u r es  an al y s i s       T ab l e   1 .   I ma g e  q u a lity  e v a lu a tio n     A v er ag e o f  d et ect ed  F P  r eg i o n  ( cl u s t er )   A v e ra g e  o f T P  (%)   R a d io lo g is t 1   28   97%   R a d io lo g is t 2   23   98%   R a d io lo g is t 2   24   96%       6.   CO NCL US I O N     T hi s  pa pe r  pr e s e nt s  t he  ongoi ng e f f or t   i n e nha nc i ng a nd de t e c t i ng t he  c a nc e r ous  nodul e s  i n t he  C T   i m a ge s .  T hi s  pr opos e s  a l gor i t hm  i s  di vi de d  t o  t hr e e  pha s e s .   T he  c a nc e r ous  nodu l e s  a r e  e nha nc e d us i ng     t h e L ap l aci an  f i l t er .  T h en ,   t h e av er ag e f i l t er  i s  m o d i f i e d  ba s e d on t he  l ow e r  a nd  uppe r  gr e l e ve l s  of     t he  c a nc e r ous  nodul e s  i n t he   C T  i m a ge s .  T hi s  i nc a s e ,  s l i ght l y e nha nc e s  t he  c a n c e r ous  no dul e s  i   t he  m a m m ogr a m  i m a ge s .  I n  t he  s e c ond pha s e ,  t he  pot e nt i a l  c a nc e r ous  nodul e s  r e gi ons  a r e  de t e c t e d us i ng  mu lti s ta tis tic a l f ilte r  w h ic h  r e s u lts  la r g e  n u m b e r  o f  F P  r e g io n s .  F in a lly ,  te x tu r e  f e a tu r e  a n a ly s is  is   i m pl e m e nt e d t o  r e duc e  t he  de t e c t e d F P  r e gi ons .  A s  a  r e s ul t ,  t he  p r opos e d a l gor i t hm  i s  s ubj e c t i ve l y a nd   obj e c t i ve l y t e s t e d on 60 C T  i m a ge s  a nd i t  s how s  t ha t  i s  a l gor i t hm  c a n de t e c t  t he  c a nc e r ous  nodul e s  w i t h     an  av er ag e r at e 9 7 . 6 %  w i t h  F P  r e gi ons  of  25 c l us t e r .         A C K N O W LED G EM EN TS   T he   a u t h or  i s   gr a t e f u l  t o t he   A p pl i e d S c i e n c e  P r i v a t e  U ni ve r s i t y,  A m m a n,   J or d a n,  f or   t h e  f ul l   f i n a nc i a l .           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         I SSN :   1693 - 6930   T E L KOM NI KA   T el eco m m u n   C om put  E l   C ont r o l Vo l .   18 , N o 5 O c t obe r  2020:    2432   -   2438   2438   R EF ER EN C ES     [1 ]   S K .   S ha h,   M F .   M c Nitt - Gr a y ,   S R .   R oge r s,   J .   G .   G oldi n,   R .   D .   S uh,   J .   W .   S a y r e ,   e t  al . ,   C om p ute r  a i de d   c ha r a c te r iz a t io n of  t he  s ol ita r y p ulm ona r y no du le  u si ng  vol um e tr ic  a n d c o ntr a st e n ha nc e m e n t f e a tur e s ,   Ac ade mi c   Ra di ol ogy ,   v ol.   12 , n o 10 , p p 13 10 - 13 19 ,   20 05     [2 ]   S B .   Lo ,   M T .   F r e e d m a n ,   L B .   G illi s,   C .   S .   W hite ,   S .   K .   Mu n ,   C om p ute r - Ai de De te c ti on of  L u ng N od ule on   CT   w i th a  C om pu te r iz e d P ulm ona r y Ve sse l S up pr e sse d F unc ti on,   A me r ic a n J ou rn al  of R oe n tge no lo gy   vol.   21 0 ,  no .   3 , p p 48 0 - 48 8 20 18   [3 ]   W .   Li ,   R e c e nt pr ogr e ss  in c om p ute r - a ide d d ia g no si s o f  lun g n od ule s o n t hi n - se c ti on C T ,   C om pu te r ize d Me d ic a l   I ma gi ng G ra ph ,   v ol.   31 ,   no.   4 - 5 , p p 24 8 - 2 57 ,   20 07 .   [4 ]   F ur qa n S ha uka t G uli sta n R a ja ,   Ale j a n dr o F .  F r a ngi ,   C om pute r - a ide d de te c ti on of  l un g no du le s : a   r e vie w,   J ou rn al   o f Me dic al I m ag in g vo l.   6 , n o 2 ,   pp .   2 09 01 - 201 9 11 ,   20 19 .   [5 ]   Ani ta   C ha u dha r y,  S o ni t   S u khr a j S in gh,   L u ng C a nc e r   De te c ti on  on C T I m a ge s B Us in g I m a ge   P r oc e ss in g ,   2 0 12  I nte rn at io na l C on fe re nc e  o n C om pu ti ng  Sc ie nc e s ,   pp .   14 2 - 14 6,   20 12.     [6 ]   J P u B .   Z he ng,   J K .   L e a d e r ,   e t  a l .,   An a utom a te d C T ba se d l un g nod ule  de te c t io n sc he m e  us in g ge om e t r ic   a na l ys is of   si gne d di sta nc e  f ie ld ,”   M ed ic al   Phy s i cs ,   vo l.   35 ,  no.   8 ,  p p .   34 53 - 34 61 ,   20 08 .   [7 ]   S .   M a tsum o to,   Y .   Ohn o,   H .   Y a m a g a t a  e t  a l . ,   C om pu te r - a i de d de t e c t io n of  lun g no du le s on m u lt ide te c t or  r o w   c om p ute d t om o gr a p hy  us in g t hr e e - d im e n si ona l a na ly si s of  n od ule   c a n di da te s a n d t he ir   sur r ou nd in gs ,   Ra di at i on   M e d ic i ne ,   vo l.   26 ,  no .   9 , p p 9 - 5 62 20 08   [8 ]   S te ve S c h a l e k a m p ,   Bram v an   G inne k e n,   Em m e li ne  Koe da m ,   M ir a n da  M .  S noe r e n,   e t  a l . ,   C om pute r - ai d ed   De te c ti on I m pr ove s De te c t io n of  P ulm ona r y No d ule s in C he s t R a d io gr a p hs be yo nd  the  S up por t  by     B one - su ppr e sse d I m a ge s,   Ra di ol og y vo l.   2 72 ,  no.   1 ,  p p .   120 1 - 12 20 ,   20 14 .   [9 ]   J . R S ousa ,   A.  C .   S ilv a ,   A . C d e P ai v a et   al . , “ M e thodol ogy f o r   a utom a tic  de t e c tion  of  lung nodul e s in   c om put e r i z e t o m o g rap h y  i mag es ,”   C omput e r M e thods  and Programs  i B io m e di c ine ,  vol.  98 ,  no.   1 ,  pp.   1 - 14 ,  2010 .   [ 10]   F a r id od di n S ha r ia t ya ,  M o jta ba  M ou sa v ib ,   A pp li c a t io n of  C AD  s ys te m s f or   the   a u tom a tic   de te c ti on  of   l un g   nod ul e s,   I n fo rm at ic s i n Me dic ine  U nl oc k e d ,   v ol.   15 ,  n o .   1 0,   pp.   10 01 - 10 13 ,   20 19 .   [ 11]   N BIA ,  “ L I DC  l un no du le  im a ge  da ta ba se ,   Na tio na Can cer Ima g i ng  A r c h ive .  [ On li ne ] .  A va i la ble :   htt ps :/ /im a gi ng. nc i. ni h. go v/ .   [ 12]   Yin gr u Z ha o,   G e e r tr u ida  H.  d e  B oc k,  R oz e m a r ij n V lie ge n tha r t,  R ob  J.   va Kla ve r e n,   Yi ng  Wa ng,   Lu c a  B ogo n i,   P im  A.  de  Jon g,  W i lle m  P .  M a li,   P e te r  M .  A.  va n Ooi j e n   a n d   M a tt hi js O ud ke r k,   Perfo rman ce o f co mp u t er - a id e de te c ti on o f   pu lm o na r no du le s in lo w - d ose  C T: c om p a r is on w it h d ou ble  r e a di ng  by  no du le   v ol um e ,   Eu ro pe an  Ra di ol ogy v ol.   22 , p p 20 76 - 20 84 20 12 .   [ 13]   Z he ng ha o S hi,  J un B a i,  L if e n g He ,   Ts uy os hi  Na ka m ur a ,  Qua nz hu  Ya o,   Hi de n or iI to h “ A M e th od  f or   En ha nc i ng   L ung N od ule s i n C he s t R a d io gr a p hs b y U se  of  L oG F il t e r ,   200 9 2n d I n te r na ti on al C o ng re s s o n I ma ge  a nd S ig na l   Pro c e s si ng Ti a nj in ,   pp.   1 - 4,  Oc t 1 7 - 19 ,   20 09.     [ 14]   D .   Vive ka na nda n,  S un il R e tm in  R a j,   F e a tur e  E xtr a c ti on  M o de l f or  A sse ss in th e   G r owt of   L ung C a nc e r   in   C om pu te r  Ai de d Dia gn os is ,   IE E E - I n te r na ti on al  C o nfe re nc e   on  Re c e nt T re n ds  in I nf or ma ti on  T e c h no l ogy ICRT IT  MIT ,   pp .   9 53 - 9 58,   C he nna i,   I nd ia ,   Ju ne  5,   20 11.   [ 15]   T .   M e ssa y,   R .   H a r d i e ,   S .   Ro g ers , “ A ne w c om p uta ti ona l ly e f f ic ie nt C A D s ys te m  f or   pu lm o na r no du le  de te c t io n i n   C T im a ge r y ,”   M e d i c al   I ma g e  An al y si s ,   v ol.   14 ,  no.   3 ,  pp.   390 - 4 06 ,   20 10 .     [ 16]   Q.   Li ,   F.   Li ,   K Doi ,   C o m pute r iz e d  d e te c tion  of   lun g nodul e s  in  thin - se c tion  C T   im a ge s  by   use  o f  s e le c t ive   en h an c em en t  fi l t ers  an d   an   au t o m at ed   ru l e - b as ed  cl as s i fi e r ,   A ca d em i c   Radiol ogy ,   vol.   15 ,  no.   2 ,  pp.   165 - 175 ,  2008 .   [ 17]   S .   Ya m a m ot o,   M .   M a tsum ot o,   Y .   Ta te no,   T .   I in um a ,   T .   M a tsum ot o,   Qu oi f il te r - a  ne w f i lte r  ba se d  o n   m a the m a tic a l m or ph ol og y t o e xtr a c t t he   is ola te sha do w,  a nd  i ts  a pp lic a ti on  t o a u tom a tic   de te c t io n of   lu ng  c a nc e r   in X - ra y  CT ,”   P roc e e di ng s of  13 th I n te r na ti on al C on fe r e nc e  on  Pa tte rn Re c og ni ti on ,   pp .   3 - 7 ,   19 96 .   [ 18]   M a c ie j Da jn ow ie c ,  Ja va dA lir e z a ie ,   C om p ute r   S im ul a t i on  f or   S e gm e nta ti on  of   L ung  N od ule s   o n  CT  Imag e s ,   2 0 04  I EE E I nte rn at io na l C o nfe re nc e  o n Sy ste ms,  M an a nd C y be r ne t ic s ,   v ol.   5,   pp .   44 91 - 44 96,   20 04     [ 19]   Y .   L e e ,   T .   H a r a ,   H .   F ujita ,   S .   I toh,   T .   I sh iga ki ,  “ A ut om a te d de te c t io n of  p ulm ona r y no du le s i n he lic a l C T im a ge s   ba se d on a n im pr ove te m pla te - m a tc hi ng te c h ni que ,   I EEE T ra ns ac t io ns o n Me dic al I m ag in g ,   vo l.   20 ,  no.   7 ,     pp.   5 95 - 6 04 20 01 .   [ 20]   R .   O p fer,   R .   W i e m k e r ,   P e r f or m a nc e   a na ly si f or  c om p ute r   a ide d lu ng no du le  de te c ti on on   L I DC   da ta , ”  Pro c e e d in gs o f S PI -   T he  I n te r na ti on al  Soc ie ty  f or  O pti c al   E ng in e e ri ng ,  pp.   1 - 9 ,   20 07 .   [ 21]   B .   G olosi o,   G L .   M a s a l a ,   A .   P ic c ioli,   P .   Ol iva ,   M .   C a r pine ll i ,   A no ve l m u lt i   thr e sh ol d m e th od f or  n o dul e   de te c ti on i n l un g C T ,”   M e d i c al   Ph y s ic s, v ol.   36 ,  no.   8 ,  p p .   360 7 - 36 18 ,   20 09 .   [ 22]   K.   D e v a k i V.  M ur a li   B ha ska r a n,   S tu dy of  C om p ute d Tom o gr a p hy I m a ge s of  the  L ung s,   201 1 I nte r na ti o na l   C onf e re nc e  on  Re c e n t T re n ds  in I n fo rm at io n T e c h no lo g y  ( I C RT I T ) ,   pp.   8 37 - 8 42,   20 11 .   [ 23]   B .   S a hine r ,   L M .   Ha djii sk i,   H P .   C ha n,   J .   S hi,   P .   N .   C a s c a d e ,   E .   A .   K a z e r o o n i ,   e t  a l ., “ Ef f e c t of  C AD  on   r a di ol og is ts’  de te c t io n of  lu ng n od ule s on t hor a c ic  C T sc a n s: o bse r ve r  pe r f or m a nc e  st ud y ,   Pr oc  SPI E Me d   I ma gi ng pp .   1 - 7 20 07 .   [ 24]   A .  A .  A b u B ak er ,  R .   S .   Q a hwa ji ,  S ta n   I pson ,  M ohm m a H .  S a l e h,   On e  S c a n C onne c te d   C o m pone nt   L a b e ll ing   Te c hnique ,   2007   I EEE  I nte rnational   C onfe r e nc e  on  Sign al Proc e ssing and   C ommunic ations ,  pp.  1283 - 1286 ,  2007 .   [ 25]   R C Ha r die ,   S K R oge r s,   T .   W ils on,   A .   R oge r s ,   P e r f or m a nc e   a na ly si of   a   ne c om pu te r   a ide de te c ti on  s ys te m   f or  ide nt if y in g l un g no d u le on c he st r a di ogr a ph s ,   M e d ic a l   I m age  An al ys i s ,   vo l.   12 ,  n o .   3 ,  pp.   24 0 - 2 58 ,   20 08 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.