DIAGNOSIS OF LUNG CANCER BASED ON ANALYSING THE FORM OF NEOPLASMS

The invention relates to the field of artificial intelligence in medicine and is intended for smart diagnosis of lung cancer. The claimed method comprises processing CT images of a patient's lungs, constructing, for each "candidate" neoplasm, a distribution histogram of "inner" chord lengths, constructing a distribution histogram of densitometric densities on the Hounsfield scale within each "candidate" neoplasm, constructing a distribution histogram of "outer" chord lengths, constructing a distribution histogram of densitometric densities within each "candidate" neoplasm, forming an attribute vector which includes the data of the four histograms constructed, after which, according to the formed attribute vector, each "candidate" neoplasm is classified as a true malignant or true benign neoplasm using a machine learning algorithm which performs the functions of a classifier. L'invention concerne le domaine de l'intelligence artificielle en médecine et est destinée au diagnostic intellectuel du cancer du poumon. Le procédé comprend le traitement d'images venant de l'imagerie par ordinateur des poumons du patient, l'établissement pour chaque "candidat" de néoplasme d'un histogramme de répartition des longueurs de cordes "internes", l'établissement d'un histogramme de répartition des densités densiométriques selon l'échelle de Hounsfield à l'intérieur de chaque "candidat" de néoplasme, l'établissement d'un histogramme de répartition des longueurs des cordes "externes", l'établissement d'un histogramme de répartition des densités densiométriques à l'intérieur de chaque "candidat" de néoplasme, la formation d'un vecteur de signes caractéristiques comprenant les données des quatre histogrammes établis, après quoi on effectue, sur la base du vecteur des signes caractéristiques ainsi formé on effectue la classification de chaque "candidat" de néoplasme comme néoplasme rééelement malin ou réélement bénin au moyen d'un algorithme apprentissage machine qui réalise les fonctions de classificateur. Изобретение относится к области искусственного интеллекта в медицине, предназначено для интеллектуальной диагностики рака легкого. Способ включает обработку КТ изображений легких пациента, построение для каждого «кандидата» новообразования гистограммы распределения длин «внутренних» хорд, построение гистограммы распределения денситометрических плотностей по шкале Хаунсфилда внутри каждого «кандидата» новообразования, построение гистограммы распределения длин «внешних» хорд,