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저자정보
저널정보
대한의료정보학회 Healthcare Informatics Research Healthcare Informatics Research 제22권 제4호
발행연도
2016.1
수록면
293 - 298 (6page)

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Objectives: We propose an automatic breast mass detection algorithm in three-dimensional (3D) ultrasound (US) images using the Hough transform technique. Methods: One hundred twenty-five cropped images containing 68 benign and 60 malignant masses are acquired with clinical diagnosis by an experienced radiologist. The 3D US images are masked, subsampled, contrast-adjusted, and median-filtered as preprocessing steps before the Hough transform is used. Thereafter, we perform 3D Hough transform to detect spherical hyperplanes in 3D US breast image volumes, generate Hough spheres, and sort them in the order of votes. In order to reduce the number of the false positives in the breast mass detection algorithm, the Hough sphere with a mean or grey level value of the centroid higher than the mean of the 3D US image is excluded, and the remaining Hough sphere is converted into a circumscribing parallelepiped cube as breast mass lesion candidates. Finally, we examine whether or not the generated Hough cubes were overlapping each other geometrically, and the resulting Hough cubes are suggested as detected breast mass candidates. Results: An automatic breast mass detection algorithm is applied with mass detection sensitivity of 96.1% at 0.84 false positives per case, quite comparable to the results in previous research, and we note that in the case of malignant breast mass detection, every malignant mass is detected with false positives per case at a rate of 0.62. Conclusions: The breast mass detection efficiency of our algorithm is assessed by performing a ROC analysis.
#Ultrasonic Tomography #Breast Cancer #Computer-Assisted Diagnosis #Computer Assisted Image Analysis #Cancer Early Detection

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Chan HP / 2005 / Computer-aided detection system for breast masses on digital tomosynthesis mammograms:preliminary experience / Radiology 237(3):1075~1080 google schola Singh S / 2008 / Automated breast mass detection in 3D reconstructed tomosynthesis volumes: a featureless approach / Med Phys 35(8):3626~3636 google schola 오휘빈 / 2009 / Detection of Microcalcifications in Digital Mammograms Using Foveal Method / Healthcare Informatics Research 15(1):165~172 dbpia Ikedo Y / 2007 / Development of a fully automatic scheme for detection of masses in whole breast ultrasound images / Med Phys 34(11):4378~4388 google schola Ikedo Y / 2007 / Computerized mass detection in whole breast ultrasound images: reduction of false positives using bilateral subtraction technique / Proc SPIE Int Soc Opt Eng 6514:65141 google schola

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