Please use this identifier to cite or link to this item: https://has.hcu.ac.th/jspui/handle/123456789/4514
Title: Pneumothorax Segmentation Using Low-Cost Computing Method
Other Titles: 2024 8th International Conference on Information Technology (InCIT)
การประชุมวิชาการระดับประเทศทางด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ (InCit2024 Conference)
Authors: Lucksanan Sukaroj
Woranuch Meepoomroo
Yuwathida Chiwpreechar
Noppamas Akarachantachote
Prarinya Siritanawan
Sila Temsiririrkkul
ลักษณ์นันท์ ศุขโรจน์
วรนุช มีภูมิรู้
ยุวธิดา ชิวปรีชา
นพมาศ อัครจันทโชติ
ศิลา เต็มศิริฤกษ์กุล
Huachiew Chalermprakiet University. Department of Science and Technology. Undergraduate Student
Huachiew Chalermprakiet University. Department of Science and Technology
Huachiew Chalermprakiet University. Department of Science and Technology
Huachiew Chalermprakiet University. Department of Science and Technology
Shinshu University. Graduate School of Science and Technology
Huachiew Chalermprakiet University. Department of Science and Technology
Keywords: Pneumothorax
ภาวะปอดรั่ว
Deep learning (Machine learning)
การเรียนรู้เชิงลึก (การเรียนรู้ของเครื่อง)
Image segmentation
การแยกข้อมูลภาพ
Dice Similarity Coefficient
ค่าสัมประสิทธิ์ความคล้ายคลึงของไดซ์
Chest – Radiography
ทรวงอก – การบันทึกภาพด้วยรังสี
Chest X-ray
Uniform Local Binary Patterns
Pattern recognition systems
การรู้จำรูปแบบ
Artificial Intelligence
ปัญญาประดิษฐ์
Issue Date: 2024
Abstract: Pneumothorax, a life-threatening condition characterized by air leakage in the pleural space, presents a significant diagnostic challenge in chest X-rays (CXR). Deep learning methods have shown promise in medical image segmentation, but they face limitations due to data scarcity and computational demands. This study investigates the applicability of traditional segmentation techniques, including Uniform Local Binary Patterns (ULBP), filtering, clustering, and manual pattern selection, for pneumothorax segmentation in CXR images. Our results demonstrate that these traditional methods yield significantly lower Dice coefficient scores (below 0.20) compared to the desired threshold, indicating their limitations in accurately segmenting pneumothorax. These findings highlight the challenges associated with traditional approaches for pneumothorax segmentation and emphasize the need for more advanced techniques, such as deep learning, to address the complexities of this medical imaging task.
Description: 2024 8th International Conference on Information Technology (InCIT) (การประชุมวิชาการระดับประเทศทางด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ (InCit2024 Conference)) 14-15 November 2024 at Chonburi, Thailand, p. 167.
DOI: 10.1109/InCIT63192.2024.10810533
URI: https://has.hcu.ac.th/jspui/handle/123456789/4514
Appears in Collections:Science and Technology - Proceeding Document

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Pneumothorax-Segmentation-Using-Low-Cost-Computing-Method.pdf79.89 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.