System zur Erkennung von Brustgewebe in digitalen Mammographien: Grundlagen, Konzepte und Methoden

Brustkrebs ist weltweit die häufigste Krebserkrankung bei Frauen. Die herkömmliche Methode der visuellen Untersuchung zur Früherkennung von Brustkrebs ist unpraktisch, nicht reproduzierbar und kann zu mehrdeutigen Ergebnissen führen. Die Früherkennung von Brustkrebs verbessert die Überlebenschancen erheblich. Daher besteht ein großer Bedarf an einer vollautomatischen, genauen und zuverlässigen computergestützten Methode. Dieses Buch stellt daher eine neue Erfolgsmetrik für CAD-Systeme zur Erkennung abnormaler Bereiche auf Mammogrammen unter Verwendung von Bildverarbeitungstechniken vor. Zur Erreichung dieses Ziels wurden zwei Methoden verwendet: Die erste Methode ist ein vollautomatisches System mit einem Shock-Filter, das in der Lage ist, Hintergrund, Rauschen und den Brustmuskel zu entfernen und zudem den Kontrast in abnormalen Bereichen des Mammogramms zu erhöhen. Die zweite Methode ist ein halbautomatisches System, das aus drei Phasen besteht: Auswahl eines Teilbildes, Extraktion von Merkmalen und Klassifizierung dieser Merkmale mittels linearer Diskriminanzanalyse (LDA) mit einer Genauigkeit von 96,8 %. Das System ist insbesondere für Ärzte nützlich, um abnormale Bereiche in Mammographien in Echtzeit zu erkennen, sowie für alle anderen, die an der Forschung und Entwicklung von CAD-Systemen zur Diagnose von Brustkrebs im Frühstadium interessiert sind.

Pagina's: 56, Paperback, Verlag Unser Wissen