이전 유방 X 선 사진에있는 건축 왜곡의 검출를 통해 분석

요약

우리는 이전 유방 X 선 검사에서 건축 왜곡의 검출 방법을 보여줍니다. 배향 구조는 조직 패턴을 방사의 사이트를 검출하는 가버 필터 및 위상 인물을 사용하여 분석된다. 각 사이트의 특징과 spiculating 패턴을 표현하는 수단을 사용하여 분류된다. 방법은 유방암의 검출을 지원한다.

초록

우리는 유방 X 선에 유방 조직 패턴의 방향의 분석에 근거하여 구간 - 암 케이스의 사전 검사 X의 구조적 왜곡을 검출하기위한 방법을 보여준다. 우리는 구조적 왜곡 질량 또는 종양의 형성 전에 유방 촬영 영상에서 유방 조직 패턴의 정상적인 방향을 수정한다는 가설. 우리의 방법의 초기 단계에서, 관련 유방 X 선에 배향 구조는 조직 패턴을 방사하거나 교차 노드와 같은 사이트를 검출하는 가버 필터 및 위상 인물을 사용하여 분석된다. 각각의 검출 된 위치는 다음 노드 값, 프랙탈 차원, 특히 구조적 왜곡과 관련된 spiculating 패턴을 표현하기 위해 고안된 각도 소산의 측정치를 사용하는 것을 특징으로한다.

우리의 방법을 위해 개발 된 기능을 사용하여 56 시간 간격 암의 경우 106 이전 유방 X 선 및 13 정상의 경우 52 유방 X 선 사진의 데이터베이스로 테스트되었습니다건축 왜곡, 차 판별 분석을 통해 패턴 분류하고 떠나 한 환자 중 절차와 검증의 특성. 특성 분석을 운영 무료 응답 수신기의 결과에 따르면, 우리의 방법은 약에서 80 %의 민감도로, 유방암의 임상 진단 전에 (평균) 15 개월 촬영 전에 유방 X 선에 구조적 왜곡을 검출하는 능력을 입증 환자 당 5 잘못된 반응.

서론

유방암은 여성에 영향을 미치는 주요 질환과 ^{여성, 2} 중 암 관련 사망의 두 번째 주요 원인이다. 생존 가능성 및 유방암의 초기 단계에서의 효과적인 치료를 통해 영향을받는 환자의 예후를 개선하기 위해, 질병은 가능한 빨리 검출되어야한다. 유방암의 경우 후 ​​향적 분석에서 이상의 미묘한 징후가 이전에 취득한 심사 유방 X 선 ^3,4에서 관찰되었다. 건축 왜곡은 ^5,6를 감지하기 어려운 유방암의 가능성이 초기 단계의 하나의 지역화 된 유방 촬영 기호입니다. 관련 패턴은 막연하게 더 명확한 질량에 보이는 유방의 정상 구조의 왜곡으로 설명되어 있습니다. 건축 왜곡 유방 질량 또는 종양 형성의 초기 단계에서 나타날 수있다. 우리는 심사 유방 X 선 사진 전에 유방암 C의 검출에 얻은 가설울드 특히, 건축 왜곡 유방암의 초기 단계의 미​​묘한 징후가 포함되어 있습니다.

그림 1a 화면 감지 암의 경우의 이전 유방 촬영 이미지를 보여줍니다. 방사선 (JELD)에 의해 확인 된 이상의 영역은 빨간색 사각형으로 설명되어 있습니다. 종래 유방 X는 24개월도 1b에 도시 된 검출 유방 X 전에 촬영했다. 이전 유방 X 선 검사의 원본 인....

프로토콜

1. 방법론의 개요

우리의 절차에서 유방 X 선 사진에 건축 왜곡의 잠재적 인 사이트가 자동으로 가보의 은행의 응용 프로그램 중심의 조직 패턴의 분석을 통해 감지 ⁽²⁶⁾ 필터 및 위상의 모델링은 ^11,27을 초상화. 검색 사이트는 다음 건축 왜곡, 훈련 분류의 개발 및 패턴 인식 또는 분류를위한 알고리즘의 응용 프로그램을 특성화하는 기능 또는 조치의 추출 단계를 통해 처리됩니다. 절차는 다음 단계 ^11,20,21 의해 요약된다 :

1. 세그먼트 적응 임계 값 및 형태 학적 개방를 사용하여 주어진 유방 촬영 이미지의 가슴 부분.
2. 가버, M (I, J), 및 가버 각도 이미지, θ 가버 진폭 화상을 얻을 -90 ° +90 °의 범위에 걸쳐 균일하게 이격 된 각도와 필터 (180)의 집합을 적용(I, J), 각 화소에 가장 높은 응답 (I, J)로 필터의 응답 및 각도를 선택함에.
3. 등의 spicules 및 fibroglandular 조직으로 그 곡선 구조 (CLSs)를 선택하고, 같은 가슴 근육, 폐 실질 조직, 유방 경계, 및 소음의 가장자리와 같은 혼란....

결과

세 가지 기능, 각 기능이 자체적으로 사용되었다, 즉, 노드 값, FD, 및 H _F, 0.61의 제공 AUC 값, 0.59, 0.64, 각각. 세 가지 기능을 결합하여 사용 AUC = 0.70으로 향상된 성능을 제공했습니다. 세 가지 기능의 조합을 얻을 FROC 곡선은 7.5 FPS / 환자에서 5.6 FPS / 환자와 89 %에서 80 %의 민감도를 나타내는 그림 11에 나와 있습니다. 오직 노드 값의 사용은 13.8 FPS / 환자에서 8.1 FPS / 환자와 89 %에서 80 %의 민감도를 제공 하였다.

최종 결과의 FPS의 감소는도 12에 도시되어있다. 션을 위해, 가장 높은 랭킹이 최저 여섯 개의 ROI가 도시된다. 괄호 밖의 숫자는 베이지안 분류 자​​에 의해 얻어진 값을 기초로 판별 순위를 나타낸다; 괄호 안의 숫자는 노드 맵에 기초하여 이전 순위에 대응한다. 비교 <.......

토론

또한 간격 암 케이스의 사전 검사 X의 구조적 왜곡을 검출하기위한 기계 학습 및 CAD로 알려진 디지털 이미지 처리 및 패턴 인식의 정교한 기법의 일련 제시 하였다. 방법은 유방 촬영 영상에 존재하는 중심 조직 패턴의 분석을 기반으로합니다. 우리의 관련 연구에서 제안 된 몇 가지 더 많은 기능을 포함하여 우리의 방법은, 4 개 이하 FPS / 환자의 ^22에서 80 %의 감도로, 평균에, 15개월 앞서 임상 진단 당시 유방암의 초기 징후를 감지 할 수있다 ^58.

잠재적 인 임상 응용 프로그램에서, 우리의 절차에 따라 레이블의 ROI는 방사선에 의한 유방 X 선 사진의 해당 지역주의 검사의 지시로 볼 수 있어야합니다. 유방암의 유무에 관한 최종 결정은 추가적인 촬상 절차를 요구할 수도 또는 방사선에 의해 지불되어야한다유방 X 선 촬영과 CAD에 의해 제기 된 의혹을 확인하거나 확인하는 임상 시험.