ADAPTING REPORT OF NODULES

Disclosed is a system (102) and a method for adapting a report of nodules in computed tomography (CT) scan image. A CT scan image may be resampled into a plurality of slices. A plurality of region of interests may be identified on each slice using an image processing technique. Subsequently, a plura...

Ausführliche Beschreibung

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Hauptverfasser: KUMAR, Kunjesh, MODI, Ankit, PUTHA, Preetham, WARIER, Prashant, SENAPATHI, Vijay, VANAPALLI, Prakash, THUMMALA, Pradeep Kumar
Format: Patent
Sprache:eng ; fre
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creator KUMAR, Kunjesh
MODI, Ankit
PUTHA, Preetham
WARIER, Prashant
SENAPATHI, Vijay
VANAPALLI, Prakash
THUMMALA, Pradeep Kumar
description Disclosed is a system (102) and a method for adapting a report of nodules in computed tomography (CT) scan image. A CT scan image may be resampled into a plurality of slices. A plurality of region of interests may be identified on each slice using an image processing technique. Subsequently, a plurality of nodules may be detected in each region of interest using the deep learning. Further, a plurality of characteristics associated with each nodule may be identified. The plurality of nodules may be classified into AI-confirmed nodules and AI-probable nodules based on a malignancy score. Further, feedback associated with the AI-confirmed nodules and the AI-probable may be received form a radiologist. Furthermore, data may be adapted based on the feedback. Finally, a report comprising adapted data may be generated. Sont divulgués un système (102) et un procédé d'adaptation d'un rapport de nodules dans une image de balayage de tomodensitométrie (CT). Une image de balayage CT peut être ré-échantillonnée en une pluralité de tranches. Une pluralité de régions d'intérêt peut être identifiée sur chaque tranche à l'aide d'une technique de traitement d'image. Ensuite, une pluralité de nodules peut être détectée dans chaque région d'intérêt à l'aide de l'apprentissage profond. En outre, une pluralité de caractéristiques associées à chaque nodule peut être identifiée. La pluralité de nodules peut être classée en nodules confirmés par IA et en nodules probables selon l'IA sur la base d'un score de malignité. En outre, une rétroaction associée aux nodules confirmés par IA et probables selon l'IA peut être reçue d'un radiologue. En outre, des données peuvent être adaptées sur la base de la rétroaction. Enfin, un rapport comprenant des données adaptées peut être généré.
format Patent
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A CT scan image may be resampled into a plurality of slices. A plurality of region of interests may be identified on each slice using an image processing technique. Subsequently, a plurality of nodules may be detected in each region of interest using the deep learning. Further, a plurality of characteristics associated with each nodule may be identified. The plurality of nodules may be classified into AI-confirmed nodules and AI-probable nodules based on a malignancy score. Further, feedback associated with the AI-confirmed nodules and the AI-probable may be received form a radiologist. Furthermore, data may be adapted based on the feedback. Finally, a report comprising adapted data may be generated. Sont divulgués un système (102) et un procédé d'adaptation d'un rapport de nodules dans une image de balayage de tomodensitométrie (CT). Une image de balayage CT peut être ré-échantillonnée en une pluralité de tranches. Une pluralité de régions d'intérêt peut être identifiée sur chaque tranche à l'aide d'une technique de traitement d'image. Ensuite, une pluralité de nodules peut être détectée dans chaque région d'intérêt à l'aide de l'apprentissage profond. En outre, une pluralité de caractéristiques associées à chaque nodule peut être identifiée. La pluralité de nodules peut être classée en nodules confirmés par IA et en nodules probables selon l'IA sur la base d'un score de malignité. En outre, une rétroaction associée aux nodules confirmés par IA et probables selon l'IA peut être reçue d'un radiologue. En outre, des données peuvent être adaptées sur la base de la rétroaction. 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A CT scan image may be resampled into a plurality of slices. A plurality of region of interests may be identified on each slice using an image processing technique. Subsequently, a plurality of nodules may be detected in each region of interest using the deep learning. Further, a plurality of characteristics associated with each nodule may be identified. The plurality of nodules may be classified into AI-confirmed nodules and AI-probable nodules based on a malignancy score. Further, feedback associated with the AI-confirmed nodules and the AI-probable may be received form a radiologist. Furthermore, data may be adapted based on the feedback. Finally, a report comprising adapted data may be generated. Sont divulgués un système (102) et un procédé d'adaptation d'un rapport de nodules dans une image de balayage de tomodensitométrie (CT). Une image de balayage CT peut être ré-échantillonnée en une pluralité de tranches. Une pluralité de régions d'intérêt peut être identifiée sur chaque tranche à l'aide d'une technique de traitement d'image. Ensuite, une pluralité de nodules peut être détectée dans chaque région d'intérêt à l'aide de l'apprentissage profond. En outre, une pluralité de caractéristiques associées à chaque nodule peut être identifiée. La pluralité de nodules peut être classée en nodules confirmés par IA et en nodules probables selon l'IA sur la base d'un score de malignité. En outre, une rétroaction associée aux nodules confirmés par IA et probables selon l'IA peut être reçue d'un radiologue. En outre, des données peuvent être adaptées sur la base de la rétroaction. Enfin, un rapport comprenant des données adaptées peut être généré.</abstract><oa>free_for_read</oa></addata></record>
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