Akciğer Kanserinin Radyolojik Değerlendirilmesinde Akciğer Röntgeninde Görüntü İşlemenin Erken Tanıya Katkısı

Yıl 2024, Cilt: 8 Sayı: 3, 156 - 162, 30.12.2024

Cahit Bilgin , Kıyasettin Asil , Hilal Hazel Yördan , Ali Furkan Kamanlı , Muhammed Kürşad Uçar

https://doi.org/10.33716/bmedj.1466726

Öz

Bu makale, akciğer kanserinin erken tanısında göğüs röntgenleri (CXR) ile görüntü işlemenin önemini araştırmayı amaçlamaktadır. CXR'lerin akciğer kanserinin radyolojik değerlendirmesine katkılarını analiz eder, avantajlarını ve eksikliklerini tartışır ve performanslarını artırmak için görüntü işleme yöntemleri önerir. Araştırma, erken tanı için hayati olan ve hastaların sonuçlarını iyileştirmek için önemli olan CXR ile CT dahil diğer görüntüleme yöntemlerinin performansını değerlendirir. Ayrıca, makale, görüntü teknolojisindeki son ilerlemelere derinlemesine dalıp, bu teknolojinin akciğer kanserinin teşhisinde göğüs radyografilerinin doğruluğunu artırmada nasıl kullanıldığını gösterir.

Anahtar Kelimeler

akciğer kanseri, görüntü işleme, erken tanı

Proje Numarası

TÜSEB 2024-B-01 Başvuru aşamasında.

Contribution of Image Processing in Chest X-Ray to Early Diagnosis in Radiological Evaluation of Lung Cancer

Öz

This paper attempts to investigate the importance of image processing by chest X-rays (CXRs) in the early diagnosis of lung cancer. It analyzes the contributions of CXRs to the radiological assessment of lung cancer, discussing their benefits and flaws and proposing image processing methods for improving their performance. The research evaluates the performance of CXR versus other imaging methods including CT and focuses on the early diagnosis which is crucial for enhancing patients’ outcome Moreover, the paper delves into the latest progress in image technology and shows how it is used in improving the accuracy of chest radiographs in the diagnosis of lung cancer.

Anahtar Kelimeler

early diagnozis, lung cancer, image processing

Proje Numarası

TÜSEB 2024-B-01 Başvuru aşamasında.

Kaynakça

• Haber, M., Drake, A., & Nightingale, J. Is there an advantage to using computer-aided detection for the early detection of pulmonary nodules within chest X-ray imaging? Radiography 2020;26(3):e170-e178. https://doi:10.1016/j.radi.2020.01.002
• Kim, J., & Kim, K. H Role of chest radiographs in early lung cancer detection. Translational lung cancer research 2020;9(3):522. https://doi:10.21037/tlcr.2020.04.02
• Marias, K. (2021).The Constantly Evolving Role of Medical Image Processing in Oncology: From Traditional Medical Image Processing to Imaging Biomarkers and Radiomics. Journal of Imaging 2021;7(8):124. https://doi: 10.3390/jimaging7080124
• Nasser, A. A., & Akhloufi M. A. A review of recent advances in deep learning models for chest disease detection using radiography. Diagnostics 2023;13(1):159. https://doi:10.3390/diagnostics13010159
• Panunzio, A., & Sartori, P. Lung cancer and radiological imaging. Current radiopharmaceuticals 2020;13(3):238-242. https://doi:10.2174/1874471013666200523161849
• Shah S. N. A., & Parveen, R. An Extensive Review on Lung Cancer Diagnosis Using Machine Learning Techniques on Radiological Data: State-of-the-art and Perspectives. Archives of Computational Methods in Engineering 2023;30(8):4917-4930. https://doi:10.1007/s11831-023-09964-3