کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4964798 | 1447933 | 2017 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Multi-resolution classification of exhaled aerosol images to detect obstructive lung diseases in small airways
ترجمه فارسی عنوان
طبقه بندی چند وضوح تصاویر آئروسل بازدارنده برای تشخیص بیماری های انسدادی ریه در راه های هوایی کوچک است
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
طبقه بندی چند وضوح شبیه سازی مبتنی بر فیزیولوژی، اثر انگشت آئروسل، تشخیص و تشخیص سرطان ریه، تجزیه و تحلیل مولفه اصلی، جنگل تصادفی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
Symptomless development of the lung cancer makes it highly elusive to be detected at its early stages. This work presents a new diagnostic approach that uses exhaled aerosols to detect obstructive respiratory diseases. The hypothesis was that each lung structure had a signature distribution of exhaled aerosols (termed as aerosol fingerprint, or AFP). The proposed method was demonstrated to be able to detect small structural changes (<1Â mm) in small airways (lung bifurcations G7-9) with a sufficiently high accuracy (92.5%). Compared to standard techniques such as CT, biopsy, and bronchoscope, this new approach has the advantages of being non-invasive, easy to use, and low cost. The proposed aerosol-based breath test shows promise towards the development of an alternative or supplemental tool to the low-dose CT scanning for lung cancer screening.266
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computers in Biology and Medicine - Volume 87, 1 August 2017, Pages 57-69
Journal: Computers in Biology and Medicine - Volume 87, 1 August 2017, Pages 57-69
نویسندگان
Jinxiang Xi, Weizhong Zhao, Jiayao Eddie Yuan, Biwei Cao, Linlin Zhao,