An automated computer-aided detection (CADe) and diagnosis (CADx) system for breast microcalcifications in mammograms

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorKurt, Burçin
dc.contributor.authorNabiyev, Vasif V.
dc.contributor.authorTurhan, Kemal
dc.date.accessioned2018-10-25T08:31:31Z
dc.date.accessioned2017-03-10
dc.date.available2018-10-25T08:31:31Z
dc.date.issued2018
dc.date.submitted2017-11-30
dc.descriptionUrl: http://sujest.selcuk.edu.tr/sumbtd/article/view/461en_US
dc.description.abstractAn automated computer aided diagnosis system has been proposed for detection of microcalcification (MC) clusters in mammograms. The proposed system is a whole system including suspicious regions identification, MCs detection, false positive reduction and benign/malign classification. For classification of suspicious microcalcification regions, a multilayer perceptron (MLP) neural network was used with grey level co-occurrence matrix (GLCM) and statistical features. Then to decrease the false positive classification ratio, we used cascade correlation neural network (CCNN) with grey level run length matrix (GLRLM) features. In the last step, hybrid form of discriminant analysis and support vector machine (SVM) methods were used with GLRLM features for benign/malign classification of detected MC clusters. The open access Mammographic Image Analysis Society (MIAS) database was used for the study. Experimental results show that the proposed algorithm obtained 86% sensitivity, 98.3% specificity and 1.163 FPpI rates for detection an for diagnosis of breast cancer, the obtained sensitivity and specificity values are 100% and 100% respectively. Despite the vision difficulty of MC clusters, the novel system provides very satisfactory results. Furthermore, the developed system is fully automatic whole system which gives outputs as percentages and transformed assessment categories.en_US
dc.description.abstractMamografide mikrokalsifikasyon (MC) kümelerinin saptanması için otomatik bir bilgisayar destekli tanı sistemi önerilmiştir. Önerilen sistem şüpheli bölgelerin tanımlanması, MC'lerin tespiti, yanlış pozitif indirgeme ve iyi huylu/kötü huylu sınıflamayı içeren bütün bir sistemdir. Şüpheli mikrokalsifikasyon bölgelerinin sınıflandırılması için, gri seviye eş-oluşum matrisi (GLCM) ve istatistiksel özellikler ile çok tabakalı bir perceptron (MLP) sinir ağı kullanıldı. Daha sonra, yanlış pozitif sınıflandırma oranını azaltmak için, gri seviye çalışma uzunluğu matrisi (GLRLM) özellikli kademeli korelasyon sinir ağı (CCNN) kullanılmıştır. Son adımda, tespit edilen MC kümelerinin iyi huylu/kötü huylu sınıflandırması için GLRLM özellikleri ile hibrid yapıda diskriminant analizi ve destek vektör makinesi (SVM) yöntemleri kullanıldı. Çalışma için açık erişimli Mamografik Görüntü Analizi Derneği (MIAS) veri tabanı kullanılmıştır. Deneysel sonuçlar, önerilen algoritmanın meme kanseri tespiti için %86 duyarlılık, %98.3 özgüllük ve 1.163 FPpI oranları elde ettiğini ve meme kanseri tanısı için elde edilen duyarlılık ve özgüllük değerlerinin sırasıyla %100 ve %100 olduğunu ortaya koymuştur. MC kümelenmelerinin görme zorluğu olsa da, önerilen sistem çok tatmin edici sonuçlar vermektedir. Bununla birlikte, gelişmiş sistem; çıktıları yüzdeler ve dönüştürülmüş değerlendirme kategorileri olarak veren tam otomatik bir bütün sistemdir.en_US
dc.identifier.citationKurt, B., Nabiyev, V. V., Turhan, K. (2018). An automated computer-aided detection (CADe) and diagnosis (CADx) system for breast microcalcifications in mammograms. Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim ve Teknoloji Dergisi, 6, (3), 355-376.en_US
dc.identifier.endpage376
dc.identifier.issn2147-9364en_US
dc.identifier.startpage355
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12395/13107
dc.identifier.volume6
dc.language.isoenen_US
dc.publisherSelçuk Üniversitesi Mühendislik Fakültesien_US
dc.relation.ispartofSelçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim ve Teknoloji Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Kategori Belirleneceken_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.selcuk20240510_oaigen_US
dc.subjectBreast canceren_US
dc.subjectComputer aided diagnosisen_US
dc.subjectCascade correlation neural networken_US
dc.subjectGrey level cooccurrence matrixen_US
dc.subjectGrey level run length matrixen_US
dc.subjectMammogramsen_US
dc.subjectMeme kanserien_US
dc.subjectBilgisayar destekli tanıen_US
dc.subjectKademeli korelasyon sinir ağıen_US
dc.subjectGri seviye eşoluşu matrisien_US
dc.subjectGri seviye çalışma uzunluğu matrisien_US
dc.subjectMamografien_US
dc.titleAn automated computer-aided detection (CADe) and diagnosis (CADx) system for breast microcalcifications in mammogramsen_US
dc.title.alternativeMamografide meme mikrokalsifikasyonları için otomatik bilgisayar destekli tespit (CADe) ve tanı (CADx) sistemien_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Burçin KURT, Vasif V. NABİYEV, Kemal TURHAN.pdf
Boyut:
1.8 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Makale
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.51 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Dergi Yayın Koleksiyonu