La detección de la distorsión de la arquitectura en las mamografías previas Vía Análisis de los patrones Orientadas

Resumen

Demostramos métodos para la detección de distorsión de la arquitectura en mamografías anteriores. Estructuras orientadas son analizados utilizando filtros Gabor y retratos de fase para detectar sitios de motivos radiantes de tejido. Cada sitio se caracteriza y clasifica el uso de medidas para representar patrones spiculating. Los métodos deberían ayudar en la detección de cáncer de mama.

Resumen

Demostramos métodos para la detección de distorsión de la arquitectura en mamografías anteriores de los casos de cáncer de intervalo-basados ​​en el análisis de la orientación de los patrones de tejido mamario en los mamogramas. Nuestra hipótesis es que la distorsión arquitectónica modifica la orientación normal de los patrones de tejido mamario en imágenes de las mamografías antes de la formación de masas o tumores. En los primeros pasos de nuestros métodos, las estructuras orientadas en una mamografía dado se analizó utilizando filtros Gabor y retratos de fase para detectar sitios con ganglios como de radiante o intersección patrones de tejido. Cada sitio detectado a continuación, se caracteriza mediante el valor de nodo, dimensión fractal, y una medida de la dispersión angular específicamente diseñado para representar los patrones de spiculating asociados con la distorsión de la arquitectura.

Nuestros métodos fueron probados con una base de datos de 106 mamografías previas de 56 casos de cáncer de intervalo y 52 mamografías de 13 casos normales usando las funciones desarrolladas por elcaracterización de distorsión de la arquitectura, la clasificación de patrones a través de análisis discriminante cuadrática, y la validación de la licencia de un procedimiento ambulatorio. De acuerdo con los resultados de receptor de respuesta libre funcionamiento característico análisis, nuestros métodos han demostrado la capacidad de detectar distorsión de la arquitectura en las mamografías anteriores, tomada 15 meses (en promedio) antes del diagnóstico clínico del cáncer de mama, con una sensibilidad del 80% a alrededor de cinco falsos positivos por paciente.

Introducción

El cáncer de mama es una enfermedad grave que afecta a las mujeres y es la segunda causa principal de muerte relacionada con el cáncer entre las mujeres ^1,2. Con el fin de mejorar las posibilidades de supervivencia y el pronóstico de los pacientes afectados por el tratamiento eficaz en las primeras etapas del cáncer de mama, la enfermedad tiene que ser detectado tan pronto como sea posible. En el análisis retrospectivo de los casos de cáncer de mama, los signos sutiles de anomalías se han observado en las mamografías de detección previamente adquiridas ^3,4. Distorsión de la arquitectura es una de esas señales mamográfica localizada de posiblemen....

Protocolo

1. Panorama de la Metodología

En nuestro procedimiento, los sitios potenciales de distorsión de la arquitectura en las mamografías se detectan de forma automática a través de análisis de los patrones de textura orientada a la aplicación de un banco de filtros de Gabor ²⁶ y el modelado de la fase retratos ^11,27. Los sitios detectados son procesados ​​a través de los pasos de la extracción de características o medidas para caracterizar distorsión de la arquitectura, el desarrollo de un clasificador entrenado, y la aplicación de un algoritmo de reconocimiento de patrones o clasificación. El procedimiento se resum....

Resultados

Las tres características, a saber, el valor de nodo, FD, y H _F, proporcionadas valores de AUC de 0.61, 0.59, y 0.64, respectivamente, cuando se utilizó cada característica por sí sola. El uso combinado de las tres características proporcionan un rendimiento mejorado con AUC = 0,70. La curva FROC obtenido con la combinación de las tres características se muestra en la Figura 11, lo que indica una sensibilidad de 80% a 5,6 MF / paciente y 89% en 7,5 MF / paciente. El uso de sólo el val.......

Discusión

Hemos presentado una serie de técnicas sofisticadas de procesamiento digital de imágenes y reconocimiento de patrones, también conocidos como el aprendizaje de máquina y CAD, para la detección de distorsión de la arquitectura en mamografías anteriores de los casos de cáncer de intervalo-. Los métodos se basan en el análisis de los patrones de textura orientada presentes en las imágenes mamográficas. Nuestros métodos, entre ellos varios más características propuestas en nuestras obras relacionadas, son capaces de detecta.......