Inteligentny system identyfikacji raka piersi

Celem niniejszej ksi¿¿ki jest opracowanie inteligentnego systemu identyfikacji raka piersi (ICBIS) opartego na technikach przetwarzania obrazu i klasyfikatorze sieci neuronowej. W ostatnim czasie wielu badaczy opracowäo systemy rozpoznawania obrazów s¿u¿¿ce do klasyfikacji nowotworów piersi przy u¿yciu ró¿nych technik przetwarzania obrazów i klasyfikacji. Wyzwaniem jest wydobycie rzeczywistych cech, które odró¿niaj¿ nowotwory ¿agodne od z¿o¿liwych. Klasyfikacja obrazów raka piersi zostäa przeprowadzona przy u¿yciu charakterystyki ksztätu i tekstury obrazów. Asymetria, okr¿g¿o¿¿, poziomy intensywno¿ci i inne cechy s¿ dok¿adnymi cechami ksztätu i tekstury, które odró¿niaj¿ dwa rodzaje nowotworów piersi. Techniki przetwarzania obrazów s¿ wykorzystywane w celu wykrycia guza i wyodr¿bnienia obszaru zainteresowania z mammografii. W celu wykrycia obrazów przeprowadzono nast¿puj¿ce operacje przetwarzania danych: progowanie, filtrowanie i dostosowywanie, wykrywanie kraw¿dzi Canny'ego oraz niektóre operacje morfologiczne. Nast¿pnie wyodr¿bniono cechy ksztätu i tekstury za pomoc¿ algorytmu GLCM (Gray-Level Co-Occurrence Matrix) w celu dok¿adnej klasyfikacji mammografii na guzy normalne, ¿agodne i z¿o¿liwe.