Sistema per il riconoscimento del tessuto mammario nelle mammografie digitali: Nozioni di base, concetti e metodi

Il cancro al seno è il tumore più diffuso tra le donne in tutto il mondo. Il metodo convenzionale di ispezione visiva per la diagnosi precoce del cancro al seno è poco pratico, non riproducibile e può fornire risultati ambigui. La diagnosi precoce del cancro al seno migliora notevolmente le probabilità di sopravvivenza. Pertanto, è fortemente necessario un metodo computerizzato completamente automatizzato, accurato e affidabile. Questo libro, quindi, fornisce una nuova metrica di successo del sistema CAD per rilevare regioni anomale sulla mammografia utilizzando la tecnica di elaborazione delle immagini. Sono stati utilizzati due metodi per raggiungere questo obiettivo: il primo è un sistema completamente automatico che utilizza un filtro shock in grado di rimuovere lo sfondo, il rumore e il muscolo pettorale, oltre ad aumentare il contrasto sulla regione anomala nella mammografia. Il secondo metodo è un sistema semi-automatico, composto da tre fasi: selezione di una sotto-immagine, estrazione delle caratteristiche e classificazione di queste caratteristiche tramite Analisi Discriminante Lineare (LDA) con un'accuratezza del 96,8%. Il sistema è utile soprattutto per i medici per individuare aree anomale nelle mammografie in tempo reale o per chiunque altro possa essere interessato allo sviluppo della ricerca sui sistemi CAD per diagnosticare il cancro al seno nelle fasi iniziali.