[論文レビュー] Harmony-Search and Otsu based System for Coronavirus Disease (COVID-19) Detection using Lung CT Scan Images

V. Rajinikanth, Nilanjan Dey+4 more|arXiv (Cornell University)|Apr 6, 2020

COVID-19 diagnosis using AI参考文献 30被引用数 111

ひとこと要約

この論文は、Harmony-Search最適化とOtsu閾値処理を用いた画像支援システムを提案し、ROI抽出と重症度特徴量を通じて肺CTスキャンのCOVID-19感染を検出・評価する。

ABSTRACT

Pneumonia is one of the foremost lung diseases and untreated pneumonia will lead to serious threats for all age groups. The proposed work aims to extract and evaluate the Coronavirus disease (COVID-19) caused pneumonia infection in lung using CT scans. We propose an image-assisted system to extract COVID-19 infected sections from lung CT scans (coronal view). It includes following steps: (i) Threshold filter to extract the lung region by eliminating possible artifacts; (ii) Image enhancement using Harmony-Search-Optimization and Otsu thresholding; (iii) Image segmentation to extract infected region(s); and (iv) Region-of-interest (ROI) extraction (features) from binary image to compute level of severity. The features that are extracted from ROI are then employed to identify the pixel ratio between the lung and infection sections to identify infection level of severity. The primary objective of the tool is to assist the pulmonologist not only to detect but also to help plan treatment process. As a consequence, for mass screening processing, it will help prevent diagnostic burden.

研究の動機と目的

• 肺CTスキャンからCOVID-19肺炎を自動支援するための呼吸器専門医の支援を動機づける。
• 冠状断の肺CTビューから感染領域を抽出する画像処理パイプラインを開発する。
• Harmony-Search最適化とOtsu閾値処理を用いてCT画像を強調する。
• 感染領域をセグメント化し、ROIベースの特徴を抽出して感染の重症度を定量化する。
• マススクリーニングを支援し診断負担を軽減するツールを提供する。

提案手法

• 肺領域を分離しアーチファクトを低減するために閾値フィルターを適用する。
• Harmony-Search最適化とOtsu閾値処理を組み合わせて画像を強調する。
• 感染領域をセグメント化して離散的なROIを得る。
• 2値画像のROIから特徴を抽出して肺-感染ピクセル比を計算する。
• 臨床計画のためにROI特徴を用いて感染の重症度レベルを推定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Harmony-SearchとOtsuベースの手法はCT画像をより良く感染領域のセグメンテーションのために信頼性高く強調できるか？
• RQ2 CT画像のROIベース特徴抽出は感染の重症度と相関し、臨床判断を支援できるか？
• RQ3 提案システムは医師の診断負担を軽減してマススクリーニングを支援できるか？
• RQ4 CTスキャンにおける感染部位と健康な肺領域を区別する際に作成された特徴はどのような役割を果たすか？

主な発見

• 肺CTスキャン（冠状ビュー）からCOVID-19感染部位を抽出する画像支援システムを提案。
• 強調のための閾値処理、Harmony-Search-Optimization、およびOtsu閾値処理を含むワークフローを導入。
• 感染領域を抽出するセグメンテーションと、重症度評価のためのROIベース特徴抽出を実行。
• 検出と治療計画を支援し、マススクリーニングをサポートすることを目的とする。