Erkennung von Architektur Distortion in Vor Mammographie<em> Über</em> Analyse der Oriented Patterns

Summary

Wir zeigen, Verfahren zum Nachweis von architektonischen Verzerrung vor Mammogramme. Orientierten Strukturen werden mit Gabor-Filter und Phasenportraits zu Websites von strahlenden Gewebe Muster zu erkennen analysiert. Jeder Standort charakterisiert und klassifiziert mit Maßnahmen zur spiculating Muster stellen. Die Verfahren sollten in der Erkennung von Brustkrebs unterstützen.

Abstract

Wir zeigen, Verfahren zum Nachweis von architektonischen Verzerrung vor Mammogramme Intervall-Krebsfälle basieren auf der Analyse der Orientierung der Brustgewebe-Muster in Mammogrammen. Wir vermuten, dass die Architektur Verzerrung ändert die normale Ausrichtung des Brustgewebes Muster in mammographischen Bildern, bevor die Bildung von Massen oder Tumoren. In den ersten Schritten unserer Methoden, die orientierten Strukturen in einer bestimmten Mammographie werden analysiert, mit Gabor-Filter und Phasenportraits zu Knoten ähnlicher Seiten von strahlschneidenden Gewebe oder Muster zu erkennen. Jedes erkannte Website wird dann mit Hilfe der Knotenwert, fraktale Dimension, und ein Maß der Winkeldispersion speziell entwickelt, um spiculating Muster mit Architekturstörung assoziiert vertreten ist.

Unsere Methoden wurden mit einer Datenbank von 106 vor Mammographien von 56 Intervall-Krebs-Fälle und 52 Mammographien von 13 normalen Fällen unter Verwendung der für die entwickelten Features getestetCharakterisierung von Architekturstörung, Musterklassifikation über quadratische Diskriminanzanalyse und Validierung mit der leave-one-Patienten-out-Verfahren. Nach den Ergebnissen der Reaktion frei ROC-Analyse, haben unsere Methoden die Möglichkeit, architektonischen Verzerrung vor Mammographie nachgewiesen erfassen, vor der klinischen Diagnose von Brustkrebs bei etwa 15 Monate genommen (im Durchschnitt), mit einer Sensitivität von 80% fünf Fehlalarme pro Patient.

Introduction

Brustkrebs ist eine schwere Erkrankung, die Frauen und die zweithäufigste Ursache für krebsbedingte Todesursache bei Frauen ^1,2. Um die Überlebenschance und die Prognose der betroffenen Patienten durch eine effektive Behandlung in frühen Stadien von Brustkrebs zu verbessern, muss die Krankheit so früh wie möglich erkannt werden. In retrospektiven Analyse der Fälle von Brustkrebs, haben subtile Anzeichen von Anomalien auf zuvor erworbenen Screening-Mammographien ^3,4 beobachtet. Architektur Verzerrung ist eine solche lokalisierte Mammographie Zeichen möglicherweise frühen Stadien von Brustkrebs, die schwer zu erkennen ist ^5,6. Die zugehörigen Muster sind vage als Verzerrung der normalen Architektur der Brust ohne bestimmte Masse sichtbar beschrieben. Architekturstörung könnte in der Anfangsphase der Bildung einer Brusttumormasse oder angezeigt. Wir vermuten, dass die Screening-Mammographie erhalten vor der Erkennung von Brustkrebs cOuld enthalten subtilen Zeichen der frühen Stadien von Brustkrebs, insbesondere, Architektur-Verzerrung.

Abbildung 1a zeigt eine Mammographie vor Bild von einem Fall der Bildschirm erkannt Krebs. Der Bereich der Anomalie durch einen Radiologen (JELD) identifiziert wird mit einem roten Rechteck dargestellt. Der Stand der Mammographie betrug 24 Monate vor dem in Abbildung 1b gezeigten Detektions Mammographie gemacht. Der Stand der Mammographie erklärt worden war frei von Anzeichen von Krebs zu sein, bei der ursprünglichen Instanz des Screenings. In retrospektiven Analyse und Vergleich mit dem Erfassungs Mammographie, einem verdächtigen Bereich auf der Seite von Krebs erkannt Zusammenhang wurde durch den Radiologen markiert und wird in Rot auf dem Stand der Mammografie dargestellt. Der verdächtige Region enthält Anzeichen von Architekturstörung, einschließlich Nadeln.

Computergestützte Diagnose (CAD)-Techniken und Systeme bieten die Möglichkeit zur Erzielung einer erhöhten Empfindlichkeit bei der Detektion von Breast Krebs ^2,7-9. Im Vergleich mit der Zahl der Veröffentlichungen, die in der Literatur zum Nachweis von anderen Anzeichen von Brustkrebs, wie Verkalkungen und Massen vorhanden sind, nur eine kleine Anzahl von Studien haben sich auf die Detektion von architektonischen Verzerrung in Abwesenheit einer gemeldet Zentralmasse ^10-17. Kommerziell erhältlichen CAD-Systeme haben sich als unzureichend für den Nachweis von architektonischen Verzerrung ¹⁸ durchzuführen. Studien über den Nachweis von Architekturstörung in Mammographien vor der Bildschirm erkannt oder Intervall-Krebsfälle ^3,4,19-22 könnte bei der Entwicklung von Strategien für die Erkennung und Behandlung von Brusterkrankungen in einem frühen Stadium zu helfen, und führen zu einer Verbesserung der Prognose für den Patienten ^23.

Vorbereitung der Bilder für das Experiment

Die Experimente wurden mit 158 ​​106 einschließlich Mammographie vor Mammographien von 56 Personen durchgeführt diagnostiziertmit Brustkrebs und 52 Bildern von 13 normalen Individuen. Ethik Genehmigung für die Studie wurde von der Conjoint Health Research Ethics Board Office of Medical Bioethik, University of Calgary, Calgary und dem Regional Health Authority erhalten. Alberta Programm zur Früherkennung von Brustkrebs ^21,24,25: Die Bilder wurden von Screen Test erhalten.

Mammographie in der letzten geplanten Besuch in der Screening-Programm vor der Diagnose von Krebs außerhalb des Screening-Programms erworben wurden, als vor Mammographien von Intervall-Krebsfälle gekennzeichnet. Die entsprechenden diagnostischen Mammographien waren nicht verfügbar. Alle bis auf zwei der 106 vor Mammographien erklärt worden war frei von Anzeichen von Brustkrebs zu sein, die zum Zeitpunkt ihrer Erfassung und Analyse in der Screening-Programm, die Personen, die den beiden anderen Mammographien hatten für die Biopsie bezeichnet. Das Zeitintervall zwischen der Diagnose von Krebs und vor Mammogramme reichten von 1,5 Monates auf 24,5 Monate mit durchschnittlich 15 Monate Standardabweichung von 7 Monaten. Alle vor der Mammographie-Intervall Krebsfälle in der Datenbank haben in der vorliegenden Studie aufgenommen worden, mit Ausnahme von sechs Bildern, in denen keine verdächtigen Teile identifiziert werden konnte.

Die Film-Folien-Mammographie wurden bei der räumlichen Auflösung von 50 um und Graustufen-Auflösung von 12 Bit pro Pixel unter Verwendung der Lumiscan 85 Laserscanner (Lumisys, Sunnyvale, CA) digitalisiert. Ein Experte Radiologe in der Mammographie (JELD) spezialisiert prüft alle 106 Mammographien vor der Pause-Krebs-Fälle und markiert die verdächtigen Regionen der Architekturstörung mit rechteckigen Kästen auf Basis der verfügbaren Berichte über nachfolgende Bildgebung oder Biopsie, oder durch eine detaillierte Inspektion der Mammographien . Von den 106 vor Mammographie, in dem in der vorliegenden Studie verwendete Datenmenge, 38 Bilder haben sichtbare Architekturstörung, und die restlichen 68 Bilder enthalten bedenkliche oder keine klar evUser Architekturstörung. Jede Mammographie vor enthält eine einzelne Website von architektonischen Verzerrung wie durch die rechteckige Box durch den Radiologen gezogen identifiziert. Die durchschnittliche Breite, Höhe und Fläche der 106 verdächtige Teile der Bilder durch den Radiologen markiert sind 56 mm, 39 mm und 2.274 mm ^2, mit einer Standardabweichung von 11,8 mm, 11,6 mm und 1073,9 mm ^2.

Protocol

1. Übersicht der Methodik In unserem Verfahren mögliche Standorte von architektonischen Verzerrung in Mammographien werden automatisch über Analyse orientierte strukturelle Muster mit der Anwendung von einer Bank der Gabor-Filter 26 erkannt und Modellierung von Phasenporträts 11,27. Die detektierten Webseiten werden dann durch die Schritte der Extraktion von Merkmalen und Maßnahmen verarbeitet, um Architekturstörung die Entwicklung eines trainierten Klassif…

Representative Results

Die drei Funktionen, nämlich Knotenwert, FD, F und H, sofern die AUC-Werte von 0,61, 0,59, und 0,64 jeweils, wenn jede Funktion wurde für sich allein verwendet. Eine kombinierte Anwendung der drei Funktionen zur Verfügung gestellt verbesserte Leistung mit AUC = 0,70. Die FROC Kurve mit der Kombination der drei Funktionen ist in Figur 11 gezeigt, die eine Empfindlichkeit von 80% bei 5,6 RP / Patienten und 89% bei 7,5 RP / Patienten anzeigt. Verwendung nur der Knotenwert vo…

Discussion

Wir haben eine Reihe von ausgefeilten Techniken der digitalen Bildverarbeitung und Mustererkennung, die auch als maschinelles Lernen und CAD, für den Nachweis von Architekturstörung in der Mammographie vor Krebs Intervall-Fälle bekannt, präsentiert. Die Methoden basieren auf der Analyse der ausgerichteten strukturellen in Mammografiebildern vorliegenden Mustern. Unsere Methoden, darunter mehrere weitere Funktionen in unseren verwandten Arbeiten vorgeschlagen werden, zum Aufspüren von frühen Anzeichen von Brustkreb…