التصوير الشعاعي للثدي (الماموغرام) هو تقنية تستخدم على نطاق واسع للكشف عن سرطان الثدي، فبالرغم من وجود تقنيات أخرى مختلفة للكشف عن سرطان الثدي إلا أن التصوير الشعاعي للثدي هو الأسلوب الأكثر موثوقية و فعالية في الكشف المبكر عن سرطان الثدي. إن الصور التي يتم الحصول عليها عن طريق التصوير الشعاعي للثدي هي ذات تباين منخفض و هذا ما يسبب مشكلة لأطباء الأشعة لتشخيص المرض من هذه الصور، إذاً، تستخدم تقنيات معالجة الصورة في الحصول على صور ذات جودة عالية، بهدف استخلاص أي نوع من المعلومات منها، لذلك وضعت العديد من الخوارزميات لتحسين تباين الصورة خلال السنوات الماضية. في هذا العمل، اُقْتُرِحَتْ طريقة لتحسين تباين التكلسات في صور الماموغرام، تعتمد هذه الطريقة على تطبيق تحويلي القبعة العليا Top-Hat و القبعة السفلى Bottom –Hat و التي تعتمد على العمليات المورفولوجية الرياضية. اختبرت الطريقة على مجموعة صور ذات أنماط مختلفة من نسج الثدي من قاعدة بيانات معيارية mini-Mias . لتقييم أداء خوارزمية التحسين استخدم معيار تحسين التباين CII، و معيار نسبة ذروة الاشارة الى الضجيج PSNR بعد كل تحسين. تشير النتائج التجريبية أن الخوارزمية المقترحة لديها القدرة على تحسين نظام التشخيص بمساعدة الحاسب (CAD) و خاصة لنسج الثدي الكثيفة.
Mammography is widely used technique for breast cancer screening. There are
various other techniques for breast cancer screening but mammography is the most reliable
and effective technique. The images obtained through mammography are of low contrast
which causes problem for the radiologists to interpret. Hence, a high quality image is
mandatory for the processing of the image for extracting any kind of information. Many
contrast enhancement algorithms have been developed over the years. This work presents a
method to enhancement Microcalcifications in digitized mammograms. The method is
based Mainly on the combination of Image Processing. The top-Hat and bottom–hat
transforms are a techniques based on Mathematical morphology operations. This
algorithm has been tested on mini-Mias database which have three types of breast tissues .
For evaluation of performance of image enhancement algorithm, the Contrast
Improvement Index (CII) and Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) have been used.
Experimental results suggest that algorithm can be improve significantly overall
detection of the Computer-Aided Diagnosis (CAD) system especially for dense breast.
References used
BORING,C.C., SQUIRES, T.S. and TONG, T.; "Cancer statistics, 1992, CA", A Cancer Journal for Clinicians, Vol. 42, No. 1, pp. 19-38, 1992
JOHNS .P.C., YAFFE .M.J.,“X-ray characterization of normal and neoplastic breast tissues,” Physics Medical and Biology, Vol.32, no. 6, 1987, 675-695
THANGAVEL .K., KARAN .M., SIVAKUMAR .R., KAJA MOHIDEEN.A., “Automatic detection of microcalcification in mammograms: a review,” ICGST-GVIP Journal, Volume (5), Issue (5), May 2005
A mammogram is the best option for early detection of breast cancer,
Computer Aided Diagnostic systems(CADs) developed in order to
improve the diagnosis of mammograms. This paper presents a proposed
method to automatic images segmentation dependin
Breast cancer is the most widespread types of cancer among women. An efficient
diagnosis in its early stage can give women a better chance of full recovery. Calcification
is the important sign for early breast cancer detection. Mammography is the m
Following the success of dot-product attention in Transformers, numerous approximations have been recently proposed to address its quadratic complexity with respect to the input length. While these variants are memory and compute efficient, it is not
This research gives a new type of encryption, using vectors give me a private
encryption key, which generates a triangular matrices from the top (bottom),
and check conditions matrix Hill.
These matrices resulting from private vectors constitute a relatively
preliminary numbers of size n = 256
The encryption process produces by multiplying the original matrix
encryption keys.
In the context of neural passage retrieval, we study three promising techniques: synthetic data generation, negative sampling, and fusion. We systematically investigate how these techniques contribute to the performance of the retrieval system and ho