Improvement in Disease Diagnosis in Computed Tomography Images by Correlating Organ Volumes with Disease Occurrences in Humans
- In this paper, we investigate the influence of different disease groups on the size of different 1 anatomical structures. To this end, we first modify and improve an existing anatomical segmentation 2 model. Then, we use this model to segment 104 anatomical structures from computed tomography 3 (CT) scans and compute their volumes from the segmentation. After correlating the results with each 4 other, we find no new significant correlations. After correlating the volume data with known diseases 5 for each case, we find two weak correlations, one of which has not been described before and for 6 which we present a possible explanation.
Verfasserangaben: | Timo van Meegdenburg, Jens Kleesiek, Jan Egger, Sören Perrey |
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DOI: | https://doi.org/10.3390/biomedinformatics3030036 |
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch): | BioMedInformatics |
Herausgeber: | Alexandre G. De Brevern |
Dokumentart: | Wissenschaftlicher Artikel |
Sprache: | Englisch |
Datum der Veröffentlichung (online): | 19.12.2023 |
Datum der Erstveröffentlichung: | 05.07.2023 |
Veröffentlichende Institution: | Westfälische Hochschule Gelsenkirchen Bocholt Recklinghausen |
Datum der Freischaltung: | 26.01.2024 |
Freies Schlagwort / Tag: | Segmentation; Correlation; Diseases; Convolutional Neural Networks |
Jahrgang: | 2023 |
Ausgabe / Heft: | 3/3 |
Erste Seite: | 1 |
Letzte Seite: | 18 |
Fachbereiche / Institute: | Institute |
Lizenz (Deutsch): | Creative Commons - Namensnennung - Nicht kommerziell |