Summary

זיהוי של דיסטורשן אדריכלי בממוגרפיה לפני<em> דרך</em> ניתוח דפוסי Oriented

Published: August 30, 2013
doi:

Summary

אנו מדגימים שיטות לזיהוי של עיוות ארכיטקטונית בממוגרפיה קודמת. מבני Oriented מנותחים באמצעות מסנני גאבור ודיוקנאות שלב כדי לזהות אתרים של קרינת דפוסי רקמות. כל אתר מאופיין ומסווג באמצעות אמצעים לייצג את דפוסי spiculating. השיטות צריכה לסייע בזיהוי של סרטן השד.

Abstract

אנו מדגימים שיטות לזיהוי של עיוות ארכיטקטונית בממוגרפיה מוקדמת של מקרי מרווח סרטן המבוססת על ניתוח של הנטייה של דפוסי רקמת שד בממוגרפיה. אנו משערים כי עיוות אדריכלית משנה את הכיוון הרגיל של דפוסי רקמת שד בממוגרפיה תמונות לפני היווצרות של המונים או גידולים. בשלבים הראשוניים של השיטות שלנו, מבני האוריינטציה בממוגרפיה ניתנה מנותחים באמצעות מסנני גאבור ודיוקנאות שלב כדי לזהות אתרים כמו צומת של קרינה או מצטלבים דפוסי רקמות. כל אתר שזוהה לאחר מכן מאופיין באמצעות ערך הצומת, ממד פרקטלית, ומדד לפיזור הזוויתי שתוכנן במיוחד כדי לייצג את דפוסי spiculating קשורים עיוות ארכיטקטונית.

השיטות שלנו נבדקו עם מסד נתונים של 106 ממוגרפיה לפני 56 מקרי מרווח סרטן ו52 ממוגרפיה של 13 מקרים רגילים שימוש בתכונות שפותחו עבוראפיון של עיוות אדריכלית, סיווג דפוס באמצעות ניתוח מבחין ריבועית, ואימות עם הליך פרידה חד חולה החוצה. על פי התוצאות של מקלט חופשי תגובת הפעלת ניתוח אופייני, השיטות שלנו הוכיחו את היכולת לזהות עיוות ארכיטקטונית בממוגרפיה קודמת, נלקח 15 חודשים (בממוצע) לפני האבחנה קלינית של סרטן השד, עם רגישות של 80% בערך חמש תוצאות חיוביות שגויות לכל מטופל.

Introduction

סרטן השד הוא מחלה העיקרית המשפיעה על נשים והוא הסיבה המובילה השניה למוות מסרטן בקרב נשים 1,2. על מנת לשפר את הסיכוי להישרדות והפרוגנוזה של החולים המושפעים דרך טיפול יעיל בסרטן השד בשלבים מוקדמים, המחלה צריכה להיות מזוהות מוקדם ככל האפשר. בניתוח רטרוספקטיבי של מקרים של סרטן השד, סימנים עדינים של מומים נצפו בממוגרפיה הקרנה רכשה בעבר 3,4. עיוות אדריכלי היא סימן אחד כזה מקומי ממוגרפיה של אולי מוקדמים של סרטן השד בשלבים שקשה לזהות 5,6. הדפוסים הקשורים מתוארים במעורפל כעיוות של הארכיטקטורה הנורמלית של השד ללא גלוי המוני מובהק. עיוות אדריכלי עלולה להופיע בשלבים הראשונים של היווצרות מסת שד או גידול. אנו משערים כי ממוגרפיה הקרנה הושגה לפני הגילוי של סרטן שד גולד להכיל סימנים עדינים של סרטן השד בשלבים מוקדמים, בעיוות מסוימת, אדריכלית.

איור 1 א מציג תמונת ממוגרפיה מוקדמת של מקרה של סרטן שאובחן מסך. האזור של חריגות זוהו על ידי רדיולוג (Jeld) מסומן במלבן אדום. ממוגרפיה לפני נלקחה 24 חודשים לפני ממוגרפיה לגילוי שמוצגת באיור 1b. ממוגרפיה לפני שהוכרזה להיות חופשיים מסימנים של סרטן במופע המקורי של הקרנה. בניתוח רטרוספקטיבי ובהשוואה לממוגרפיה לגילוי, אזור חשוד הקשורים לאתר של הסרטן שאותר היה מתויג על ידי רדיולוג, והוא התווה באדום על ממוגרפיה הקודמת. האזור החשוד מכיל סימנים של עיוות ארכיטקטונית, כוללים רסיסים.

אבחון טכניקות בעזרת מחשב (CAD) ומערכות מציעות את הפוטנציאל להשגת רגישות מוגברת בזיהוי של Breaסרטן st 2,7-9. עם זאת, בהשוואה למספר הפרסומים שקיימים בספרות העוסק בזיהוי של סימנים אחרים של סרטן השד, כגון המונים והסתיידויות, רק מספר קטן של מחקרים שדיווח על זיהוי של עיוות ארכיטקטונית בהעדר מסה מרכזית 10-17. מערכות CAD זמינות מסחרי כבר נמצאו לבצע גרוע בזיהוי של עיוות ארכיטקטונית 18. מחקרים על זיהוי של עיוות ארכיטקטונית בממוגרפיה מוקדמת של מקרים שאובחן מסך או מרווח סרטן 3,4,19-22 יכולים לסייע בפיתוח אסטרטגיות לאיתור וטיפול במחל שד בשלבים המוקדמים שלהם, ולהוביל לשיפור ב הפרוגנוזה של החולה 23.

הכנת תמונות לניסוי

ניסויים נערכו עם 158 תמונות ממוגרפיה כולל 106 ממוגרפיה לפני 56 אנשים שאובחנועם סרטן השד ו52 תמונות של 13 אנשים נורמלים. אישור אתי למחקר התקבל מConjoint בריאות מחקר האתיקה המועצה, המשרד הרפואי ביואתיקה, אוניברסיטת קלגרי, ורשות הבריאות האזורית של קלגרי. התמונות התקבלו ממבחן מסך: תכנית אלברטה לגילוי המוקדם של סרטן שד 21,24,25.

ממוגרפיה רכשה בביקור האחרון שתוכנן לתכנית ההקרנה לפני האבחנה של הסרטן מחוץ לתכנית ההקרנה תויגה כממוגרפיה מוקדמת של מקרי מרווח סרטן. ממוגרפיה לאבחון המתאימה לא היתה זמינה. כל, אבל שתיים מ106 ממוגרפיה לפני שהוכרז להיות נקיים מכל סימן של סרטן השד בעת רכישתם והניתוח בתכנית ההקרנה; האנשים המתאימים לשני ממוגרפיה האחרות הופנו לביופסיה. מרווח הזמן בין האבחנה של הסרטן וממוגרפיה לפני נע בין 1.5 חודשים ל24.5 חודשים, עם ממוצע של 15 חודשים וסטיית תקן של 7 חודשים. כל ממוגרפיה המוקדמת של מקרי סרטן המרווח זמינים באתר נכללו במחקר הנוכחי, מלבד שש תמונות שביכולים להיות מזוהים ללא חלקים חשודים.

ממוגרפיה מסך הסרט היו דיגיטציה ברזולוציה מרחבית של 50 מיקרומטר ורזולוציה אפור בקנה מידה של 12 סיביות לכל פיקסל באמצעות סורק לייזר Lumiscan 85 (Lumisys, סאניווייל, קליפורניה). רדיולוג מומחה המתמחה בממוגרפיה (Jeld) בדק את כל 106 ממוגרפיה המוקדמת של מקרי סרטן המרווח וסימן את האזורים החשודים בעיוות ארכיטקטונית עם תיבות מלבניות המבוסס על הדוחות זמינים בהדמיה או ביופסיה שלאחר מכן, או על ידי בדיקה מפורטת של ממוגרפיה . של 106 תמונות ממוגרפיה לפני בבסיס הנתונים ששמשו במחקר הנוכחי, יש לי 38 תמונות עיוות ארכיטקטונית נראית לעין, ו68 תמונות שנותרו להכיל ev בספק או לא ברורזיהוי עיוות ארכיטקטונית. כל ממוגרפיה לפני מכילה אתר יחיד של עיוות אדריכלית כפי שזוהה על ידי התיבה מלבנית שצוירה על ידי רדיולוג. רוחבו הממוצע, הגובה והשטח של 106 חלקים חשודים של תמונות שסומנו על ידי רדיולוג הם 56 מ"מ, 39 מ"מ, ו2,274 מ"מ 2, עם סטיית תקן של 11.8 מ"מ, 11.6 מ"מ, ו1073.9 מ"מ 2, בהתאמה.

Protocol

1. סקירה כללית של מתודולוגיה בהליך שלנו, אתרים פוטנציאליים של עיוות ארכיטקטונית בממוגרפיה מזוהים באופן אוטומטי באמצעות ניתוח דפוסי מרקם אוריינטציה עם היישום של בנק של גאבור מסנני 26 ודוגמנות של שלב דיוקנאות 11,27. אז…

Representative Results

שלוש התכונות, כלומר, ערך צומת, FD, ו-H F, ערכי AUC ספקו 0.61, 0.59, ו0.64, בהתאמה, כאשר כל תכונה הייתה בשימוש בכוחות עצמו. שימוש בשילוב של שלוש תכונות הניתן על ביצועים משופרים עם AUC = 0.70. עקומת FROC שהושגה עם השילוב של שלוש התכונות מוצגת באיור 11, אשר מצביעה על רגישות …

Discussion

יש לנו הצגתי סדרה של טכניקות מתוחכמות של עיבוד תמונה דיגיטלי וזיהוי תבניות, המכונים גם למידת מכונה וCAD, לצורך זיהוי של עיוות ארכיטקטונית בממוגרפיה מוקדמת של מקרי מרווח סרטן. השיטות המבוססות על ניתוח של דפוסי מרקם האוריינטציה נוכחים בתמונות ממוגרפיה. השיטות שלנו, כול?…

Divulgazioni

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

עבודה זו נתמכה על ידי מענקים מהתכנית השיתופיות המחקר וההדרכה הניסיון (CREATE) וגרנט דיסקברי ממדעי הטבע והנדסת מועצת מחקר (NSERC) של קנדה.

Riferimenti

  1. Tang, J., Rangayyan, R. M., Xu, J., El-Naqa, I., Yang, Y. Computer-aided detection and diagnosis of breast cancer with mammography: Recent advances. IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine. 13 (2), 236-251 (2009).
  2. van Dijck, J. A. A. M., Verbeek, A. L. M., Hendriks, J. H. C. L., Holland, R. The current detectability of breast cancer in a mammographic screening program. Cancer. 72 (6), 1933-1938 (1993).
  3. Rangayyan, R. M., Prajna, S., Ayres, F. J., Desautels, J. E. L. Detection of architectural distortion in mammograms acquired prior to the detection of breast cancer using Gabor filters, phase portraits, fractal dimension, and texture analysis. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. 2 (6), 347-361 (2008).
  4. Homer, M. J. . Mammographic Interpretation: A Practical Approach. , (1997).
  5. Knutzen, A. M., Gisvold, J. J. Likelihood of malignant disease for various categories of mammographically detected, nonpalpable breast lesions. Mayo Clinic Proceedings. 68, 454-460 (1993).
  6. Rangayyan, R. M., Ayres, F. J., Desautels, J. E. L. A review of computer-aided diagnosis of breast cancer: Toward the detection of subtle signs. Journal of the Franklin Institute. 344, 312-348 (2007).
  7. Doi, K. Diagnostic imaging over the last 50 years: research and development in medical imaging science and technology. Physics in Medicine and Biology. 51, R5-R27 (2006).
  8. Rangayyan, R. M. . Biomedical Image Analysis. , (2005).
  9. Rangayyan, R. M., Ayres, F. J. Gabor filters and phase portraits for the detection of architectural distortion in mammograms. Medical and Biological Engineering and Computing. 44, 883-894 (2006).
  10. Ayres, F. J., Rangayyan, R. M. Reduction of false positives in the detection of architectural distortion in mammograms by using a geometrically constrained phase portrait model. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. 1, 361-369 (2007).
  11. Karssemeijer, N., te Brake, G. M. Detection of stellate distortions in mammograms. IEEE Transactions on Medical Imaging. 15 (5), 611-619 (1996).
  12. Guo, Q., Shao, J., Ruiz, V. F. Characterization and classification of tumor lesions using computerized fractal-based texture analysis and support vector machines in digital mammograms. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. 4 (1), 11-25 (2009).
  13. Sampat, M. P., Whitman, G. J., Markey, M. K., Bovik, A. C., Fitzpatrick, J. M., Reinhardt, J. M. Evidence based detection of spiculated masses and architectural distortion. Proceedings of SPIE Medical Imaging 2005: Image Processing. 5747, 26-37 (2005).
  14. Tourassi, G. D., Delong, D. M., Floyd Jr, ., E, C. A study on the computerized fractal analysis of architectural distortion in screening mammograms. Physics in Medicine and Biology. 51 (5), 1299-1312 (2006).
  15. Nemoto, M., Honmura, S., Shimizu, A., Furukawa, D., Kobatake, H., Nawano, S. A pilot study of architectural distortion detection in mammograms based on characteristics of line shadows. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. 4 (1), 27-36 (2009).
  16. Matsubara, T., Hara, T., Fujita, H., Endo, T., Iwase, T. Automated detection method for mammographic spiculated architectural distortion based on surface analysis. 3 (1), 176-177 (2008).
  17. Baker, J. A., Rosen, E. L., Lo, J. Y., Gimenez, E. I., Walsh, R., Soo, M. S. Computer-aided detection (CAD) in screening mammography: Sensitivity of commercial CAD systems for detecting architectural distortion. American Journal of Roentgenology. 181, 1083-1088 (2003).
  18. Sameti, M., Ward, R. K., Morgan-Parkes, J., Palcic, B. Image feature extraction in the last screening mammograms prior to detection of breast cancer. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. 3 (1), 46-52 (2009).
  19. Rangayyan, R. M., Banik, S., Desautels, J. E. L. Computer-aided detection of architectural distortion in prior mammograms of interval cancer. Journal of Digital Imaging. 23 (5), 611-631 (2010).
  20. Banik, S., Rangayyan, R. M., Desautels, J. E. L. Detection of architectural distortion in prior mammograms. IEEE Transactions on Medical Imaging. 30 (2), 279-294 (2011).
  21. Banik, S., Rangayyan, R. M., Desautels, J. E. L. Measures of angular spread and entropy for the detection of architectural distortion in prior mammograms. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. 8, 121-134 (2013).
  22. Broeders, M. J. M., Onland-Moret, N. C., Rijken, H. J. T. M., Hendriks, J. H. C. L., Verbeek, A. L. M., Holland, R. Use of previous screening mammograms to identify features indicating cases that would have a possible gain in prognosis following earlier detection. European Journal of Cancer. 39, 1770-1775 (2003).
  23. Alto, H., Rangayyan, R. M., Paranjape, R. B., Desautels, J. E. L., Bryant, H. An indexed atlas of digital mammograms for computer-aided diagnosis of breast cancer. Annales des Télécommunications. (5-6), 820-835 (2003).
  24. Gabor, D. Theory of communication. Journal of the Institute of Electrical Engineers. 93, 429-457 (1946).
  25. Rao, A. R. . A Taxonomy for Texture Description and Identification. , (1990).
  26. Otsu, N. A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 9 (1), 62-66 (1979).
  27. Gonzalez, R. C., Woods, R. E. . Digital Image Processing. , (2002).
  28. Ayres, F. J., Rangayyan, R. M. Design and performance analysis of oriented feature detectors. Journal of Electronic Imaging. 16 (2), (2007).
  29. Samulski, M., Karssemeijer, N. Optimizing case-based detection performance in a multiview CAD system for mammography. IEEE Transactions on Medical Imaging. 30 (4), 1001-1009 (2011).
  30. Muralidhar, G. S., Bovik, A. C., Giese, J. D., Sampat, M. P., Whitman, G. J., Haygood, T. M., Stephens, T. W., Markey, M. K. Snakules: a model-based active contour algorithm for the annotation of spicules on mammography. IEEE Transactions of Medical Imaging. 29 (10), 1768-1780 (2010).
  31. Ayres, F. J., Rangayyan, R. M., Hozman, J., Kneppo, P. Detection of architectural distortion in mammograms via analysis of phase portraits and curvilinear structures. Proceedings of EMBEC’05: 3rd European Medical & Biological Engineering Conference. 11, 1768-1773 (2005).
  32. Ferrari, R. J., Rangayyan, R. M., Desautels, J. E. L., Frère, A. F. Analysis of asymmetry in mammograms via directional filtering with Gabor wavelets. IEEE Transactions on Medical Imaging. 20 (9), 953-964 (2001).
  33. Zwiggelaar, R., Astley, S. M., Boggis, C. R. M., Taylor, C. J. Linear structures in mammographic images: Detection and classification. IEEE Transactions on Medical Imaging. 23 (9), 1077-1086 (2004).
  34. Ferrari, R. J., Rangayyan, R. M., Borges, R. A., Frère, A. F. Segmentation of the fibro-glandular disc in mammograms using Gaussian mixture modeling. Medical and Biological Engineering and Computing. 42, 378-387 (2004).
  35. Ichikawa, T., Matsubara, T., Hara, T., Fujita, H., Endo, T., Iwase, T., Fitzpatrick, J. M., Sonka, M. . Automated detection method for architectural distortion areas on mammograms based on morphological processing and surface analysis. , 920-923 (2004).
  36. Sonka, M., Hlavac, V., Boyle, R. . Image Processing, Analysis and Machine Vision. , (1993).
  37. Canny, J. A computational approach to edge detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 8 (6), 679-698 (1986).
  38. Rao, A. R., Jain, R. C. Computerized flow field analysis: Oriented texture fields. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 14 (7), 693-709 (1992).
  39. Kirkpatrick, S., Gelatt, C. D., Vecchi, M. P. Optimization by simulated annealing. Science. 220 (4598), 671-680 (1983).
  40. Gershenfeld, N. . The Nature of Mathematical Modeling. , (1999).
  41. Mandelbrot, B. B. The Fractal Geometry of Nature. , (1983).
  42. Peitgen, H. -. O., Jürgens, H., Saupe, D. . Chaos and Fractals: New Frontiers of Science. , (2004).
  43. Fortin, C., Kumaresan, R., Ohley, W. Fractal dimension in the analysis of medical images. IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine. 11, 65-71 (1992).
  44. Schepers, H. E., van Beek, J. H. G. M., Bassingthwaighte, J. B. Four methods to estimate the fractal dimension from self-affine signals. IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine. 11, 57-64 (1992).
  45. Bak, P., Tang, C., Wiesenfeld, K. Self-organized criticality: An explanation of 1/f noise. The American Physical Society. 59, 381-384 (1987).
  46. Billock, V. A., De Guzman, G. C., Kelso, J. A. S. Fractal time and 1/f spectra in dynamic images and human vision. Physica D: Nonlinear Phenomena. 148, 136-146 (2001).
  47. Anguiano, E., Pancorbo, M. A., Aguilar, M. Fractal characterization by frequency analysis: I. Surfaces. Journal of Microscopy. 172, 223-232 (1993).
  48. Aguilar, M., Anguiano, E., Pancorbo, M. A. Fractal characterization by frequency analysis: II. A new method. Journal of Microscopy. 172, 233-238 (1993).
  49. Metz, C. E. ROC methodology in radiologic imaging. Investigative Radiology. 21, 720-733 (1986).
  50. Bornefalk, H., Hermansson, A. B. On the comparison of FROC curves in mammography CAD systems. Medical Physics. 32 (2), 412-417 (2005).
  51. Miller, H. The FROC curve: A representation of the observer’s performance for the method of free response. Journal of the Acoustical Society of America. 46, 1473-1476 (1969).
  52. Chakraborty, D. P. Statistical power in observer-performance studies: Comparison of the receiver operating characteristic and free-response methods in tasks involving localization. Academic Radiology. 9 (2), 147-156 (2002).
  53. Ramsey, F. L., Schafer, D. W. . The Statistical Sleuth: A Course in Methods of Data Analysis. , (1997).
  54. Wiley-Interscience, . , (2001).
  55. Rangayyan, R. M., Banik, S., Chakraborty, J., Mukhopadhyay, S., Desautels, J. E. L. Measures of divergence of oriented patterns for the detection of architectural distortion in prior mammograms. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. , (2013).
  56. Burhenne, L. J. W., Wood, S. A., D’Orsi, C. J., Feig, S. A., Kopans, D. B., O’Shaughnessy, K. F., Sickles, E. A., Tabar, L., Vyborny, C. J., Castellino, R. A. Potential contribution of computer-aided detection to the sensitivity of screening mammography. Radiology. 215 (2), 554-562 (2000).
  57. Birdwell, R. L., Ikeda, D. M., O’Shaughnessy, K. F., Sickles, E. A. Mammographic characteristics of 115 missed cancers later detected with screening mammography and the potential utility of computeraided detection. Radiology. 219 (1), 192-202 (2001).
check_url/it/50341?article_type=t

Play Video

Citazione di questo articolo
Rangayyan, R. M., Banik, S., Desautels, J. L. Detection of Architectural Distortion in Prior Mammograms via Analysis of Oriented Patterns. J. Vis. Exp. (78), e50341, doi:10.3791/50341 (2013).

View Video