디지털 마모그램 반자동 종괴검출 방법

조선일; 권주원; 노용만

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조선일 권주원 노용만

저널정보: 대한의용생체공학회 의공학회지 의공학회지 제30권 제2호

발행연도: 2009.1

수록면: 153 - 161 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2009

디지털 마모그램 반자동 종괴검출 방법

조선일 , 권주원 , 노용만 의공학회지 2009.01 학술저널

2008

디지털 마모그램을 이용한 타원형 종괴검출 시스템에 관한 연구

조선일 , 권주원 , 노용만 외 1명 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 2008.11 학술대회자료

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Mammogram is one of the important techniques for mass detection, which is the early diagnosis stage of a breast cancer. Especially, the CAD(Computer Aided Diagnosis) using mammogram improves the working performance of radiologists as it offers an effective mass detection. There are two types of CAD systems using mammogram; automatic and semi-automatic CAD systems. However, the automatic segmentation is limited in performance due to the difficulty of obtaining an accurate segmentation since mass occurs in the dense areas of the breast tissue and has smoother boundaries. Semi-automatic CAD systems overcome these limitations, however, they also have problems including high FP (False Positive) rate and a large amount of training data required for training a classifier. The proposed system which overcomes the aforementioned problems to detect mass is composed of the suspected area selection, the level set segmentation and SVM (Support Vector Machine) classification. To assess the efficacy of the system, 60 test images from the FFDM (Full-Field Digital Mammography) are analyzed and compared with the previous semi-automatic system, which uses the ANN classifier. The experimental results of the proposed system indicate higher accuracy of detecting mass in comparison to the previous systems.

#Semi-Automatic #반자동) #Mammogram #마모그램) #Mass #SVM

참고문헌 (25)

참고문헌 신청

[

"Full-Field Digital Mammography,"Technology Evaluation Center Assessment Program / 2002 / Full-Field Digital Mammography / Technology Evaluation Center Assessment Program 17

B. Zheng / 2005 / Performance and Reproducibility of a computerized Mass Detection Scheme for Digitized Mammography Using Rotated and Resampled Images : An Assessment / Amer

C. M.-Thoms / 2003 / The perception of breast cancers - A spatial frequency analysis of what differentiates missed from reported cancers / IEEE Trans. Medical Imaging 22 (10)

D. Cascio / 2006 / Mammogram Segmentation by Contour Searching and Mass Lesions ClassificationWith Neural Network / IEEE Trans. Nuclear Science 53 (5) : 2827 ~ 2833

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