A mass detection algorithm for mammogram images
Mammogram görüntüleri için bir kitle tespit algoritması
- Tez No: 384987
- Danışmanlar: PROF. DR. GÖZDE AKAR, PROF. DR. NEVZAT GÜNERİ GENÇER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Meme kanseri, dünyada kadınlar arasında en yaygın kanser tipidir ve ölümlere neden olmaktadır. Meme ameliyatlarını önlemek, nüksetme olasılığını düşürmek ve ölüm oranını azaltmak için kanser lezyonunun erken tespiti çok önemlidir. Mamografi, lezyon tespit ve teşhisinde sıkça kullanılan bir görüntüleme tekniğidir; fakat meme filmlerinin düşük kontrastından, lezyonların tespit ve teşhisi bazen radyologlar için zordur. Bu sebepten radyolaglara yardım etmek için yakın geçmiste, Bilgisayar Destekli Tespit / Teşhis sistemleri (CAD / CADx) geliştirilmiştir. Bu tezde, MLO (yandan) görüntülü mammogramlarda kitle bölgelerinin sınıflandırılması için bir yöntem sunmaktayız. Öncelikle, göğüs kası olmayan meme bölgesine değişik pencere boyutlarıyla uygulanan Iris süzgeciyle şüpheli bölgeler belirlenmektedir. Sonra Gabor filtrenin bu şüpheli bölgelere uygulanması ile elde edilen dokusal (textural) özelliklere sınıflandırma uygulanmaktadır. Sınıflandırma ile doğru kitle bölgelerinin yüzde dokuzu kaçırılmasına karsın, yanlış tespit edilen bölgeleri yaklaşık yüzde elli oranında azaltmaktayız. Ayrıca gögüs kası bölgesinin belirlenmesi için yeni bir algoritma sunulmaktadır. Bu algoritma ortalama türev hesabı ve en küçük kare çözümü ile doğru uydurmaya dayanmaktadır. Bizim algoritmımız, literatürdeki diğer algoritmalardan FP (Yanlış pozitif) piksel yüzdesi ve FN (Yanlış pozitif) piksel yüzdesi açısından daha iyi sonuç vermektedir.
Özet (Çeviri)
Breast cancer is the most common cancer type encountered among woman in the world and causes many deaths. In order to prevent mastectomies, decrease the probability of return and reduce mortality, early detection of cancer lesion is crucial. Mammography is a frequently used screening technique to detect and diagnose lesions. However, sometimes it is difficult for radiologists to see and diagnose lesions due to low contrast of mammograms. Computer Aided Detection / Diagnosis (CAD / CADx) systems have been developed to help radiologists. In this thesis, we propose a method for classification of mass regions in MLO (Mediolateral oblique) view mammograms. The suspicious regions are first determined by Iris filtering with variable window sizes applied on the breast region without pectoral muscle. Then classification is applied to textural features obtained using Gabor filter applied on these suspicious regions. We reduced false detection ratio nearly 50 percent with a cost of missing 9 percent of true mass regions with classification. For pectoral muscle region determination a novel algorithm is also proposed. This algorithm is based on average derivative calculation and line fitting with least square solution. Our algorithm outperforms other algorithms given in the literature in terms of FP (False positive) pixel percentage and FN (False negative) pixel percentage metrics.
Benzer Tezler
- Feature extraction from mammographic mass shapes and development of a mammogram database
Mamografik kütle şekillerinden özellik çıkarımı ve bir mamogram veri tabanı geliştirilmesi
GÖKHAN ERTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Tıbbi BiyolojiBoğaziçi ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. HALİL ÖZCAN GÜLÇÜR
- Development of graphical code-based algorithms for the detection of abnormalities in mammogram ımages
Mamogram görüntülerinde anormalliklerin tespiti için grafik kod tabanlı algoritmaların geliştirilmesi
IMAN M. HAMADAMIN HAMADAMIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN GÜLER
- Mamogram üzerinden bilgisayar destekli kanser teşhisi
Computer aided diagnosis from mammogram
İLKE TUNALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDAL KILIÇ
- Görüntü işleme teknikleri kullanılarak, 2-boyutlu mamografik verilerde kanserli bölge tanısı
Cancer region diagnosis of 2-dimensional mammographic data using image processing techniques
PELİN GÖRGEL
Doktora
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Analysis of mammography images for cancer detection
Kanser tespiti için mamografik görüntülerin analizi
GHASSAN A. M. ALSHANA
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. REZA ZARE HASSANPOUR