اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدالقياسات الآلية لتمييز التكلسات الخبيثة من التكلسات السليمة في صور الثدي المرقمنة
991
0 29
0
(
0
)
نشر من قبل
جامعة دمشق ورقة بحثية
تاريخ النشر
2004
مجال البحث
الهندسة الكهربائية والميكانيكية
والبحث باللغة
العربية
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
يشير حدوث التكلسات في الثدي إلى احتمال مرض سرطان الثدي عند المرأة. فـي صـورة الماموغرام، تختلف التكلسات الخبيثة عادةً عن التكلسات السليمة من حيث الشكل و كيفية التوزع. يهدف هذا البحث إلى تطوير طريقة من أجل التمييز الآلي بين التكلسات الخبيثـة و التكلسات السليمة في صور الثدي الشعاعية المرقمنة. انتخبـت عشـرة قياسـات مختلفـة لتحقيق الهدف من هذا البحث. نُفّذت هذه القياسات على جميع التكلسات فـي ١٦ صـورة جزئية من ١٦ ماموغراماً. اعتُمدت طريقة جديدة لتحليل النتـائج إِذْ يـتم حسـاب القيمـة المتوسطة لأكبر ثلاث نتائج في كل قياس من القياسات المختلفة عوضاً عن اعتماد النتـائج على كل تكلس بشكل منفرد. أظهرت النتائج أن ثلاثة مقاييس فقط يمكن استخدامها للتمييـز الآلي بين التكلسات الخبيثة و التكلسات السليمة. هذه المقاييس هي مقياس محيط التكلس و مقياس الدائرية و مقياس طول التكلس. أعطت الطريقة الجديدة نتائج يمكن الاعتماد عليهـا من أجل التمييز الآلي بين آفات التكلسات الخبيثة و السليمة.
No English abstract
مراجعة الذكاء الصنعي:
ملخص البحث
تتناول هذه الورقة البحثية موضوع التصوير الشعاعي للثدي (الماموغرافيا) باستخدام الأشعة السينية، مع التركيز على الماموغرافيا الرقمية. يتم استعراض الأجهزة والبرمجيات المستخدمة في هذا المجال، بالإضافة إلى الطرق المختلفة لتحديد وتصنيف التكلسات في الثدي. يتم التمييز بين التكلسات الحميدة والخبيثة بناءً على الشكل والتوزيع. كما تتناول الورقة خوارزميات التشخيص التلقائي (CAD) وقياسات الصور التي تساعد في التعرف على الأنماط والتمييز بين الحالات المختلفة. يتم استخدام تقنيات معالجة الصور وبرامج مثل Image Pro-Pluse وExcel لتحليل الصور وتحديد المناطق ذات الاهتمام (ROI). تتناول الورقة أيضًا النظرية والقياسات المتعلقة بالتعرف على الأنماط وتحديد خصائص الأشكال المختلفة للتكلسات. يتم تقديم نتائج تحليلية وإحصائية لمختلف القياسات، مع التركيز على دقة وفعالية الطرق المستخدمة في الكشف عن التكلسات وتصنيفها.
قراءة نقدية
دراسة نقدية: تعتبر هذه الورقة البحثية مهمة في مجال التصوير الشعاعي للثدي، حيث تقدم معلومات شاملة حول الأجهزة والبرمجيات المستخدمة في الماموغرافيا الرقمية. ومع ذلك، يمكن الإشارة إلى بعض النقاط التي قد تحتاج إلى تحسين. أولاً، قد يكون من المفيد تضمين المزيد من الدراسات المقارنة بين الطرق المختلفة لتحديد التكلسات وتصنيفها، وذلك لتوضيح الفروقات الدقيقة بين هذه الطرق. ثانياً، قد يكون من الأفضل تقديم شرح أكثر تفصيلاً لبعض المصطلحات التقنية المستخدمة، وذلك لتسهيل فهم القراء غير المتخصصين. أخيراً، قد يكون من المفيد تضمين المزيد من الأمثلة العملية والتطبيقات السريرية للطرق والخوارزميات المذكورة، وذلك لتوضيح كيفية استخدامها في الواقع العملي.
أسئلة حول البحث
-
ما هي الأجهزة والبرمجيات المستخدمة في الماموغرافيا الرقمية؟
تستخدم الماموغرافيا الرقمية أجهزة مثل LUMISCAN 100 وبرمجيات مثل Image Pro-Pluse وExcel لتحليل الصور وتحديد المناطق ذات الاهتمام (ROI).
-
كيف يتم التمييز بين التكلسات الحميدة والخبيثة في الثدي؟
يتم التمييز بين التكلسات الحميدة والخبيثة بناءً على الشكل والتوزيع، حيث يتم تصنيف التكلسات إلى مجموعات مختلفة مثل التكلسات الدقيقة، التكلسات الجلدية، التكلسات الوعائية، وغيرها.
-
ما هي خوارزميات التشخيص التلقائي (CAD) المستخدمة في هذه الدراسة؟
تستخدم الدراسة خوارزميات التشخيص التلقائي (CAD) لتحليل الصور وتحديد التكلسات وتصنيفها. هذه الخوارزميات تعتمد على قياسات الصور والتعرف على الأنماط.
-
ما هي النتائج التحليلية والإحصائية التي تم التوصل إليها في هذه الدراسة؟
تم تقديم نتائج تحليلية وإحصائية لمختلف القياسات المتعلقة بالتكلسات، مع التركيز على دقة وفعالية الطرق المستخدمة في الكشف عن التكلسات وتصنيفها. تم استخدام تقنيات معالجة الصور وبرامج تحليلية لتحقيق هذه النتائج.
المراجع المستخدمة
Sutton D., Whitehouse RW., Jenkins JPR., Daveis ER., Murfitt J. and Lees WR 1998 A Text Book of Radiology and Imaging, ٦th edition, Churchill Livingstone, London, U.K., pp
D’Orsi CJ. and Karellas A 1995 On line for digital mammography. Lancet, Vol.
قيم البحث
اقرأ أيضاً
يعد وجود التكلسات الميكروية العنقودية في صور الماموغرام أحد المؤشرات المبكرة لمرض
سرطان الثدي. تظهر التكلسات على شكل جزيئات لامعة مختلفة الأشكال و الأحجام و قد
توضعت على الخلفية الشعاعية لنسيج الثدي. يتّبع الطبيب مرحلتين في أثناء تحديد هذه الآفة:
١ - الكشف عن وجود تكلسات ميكروية في صورة الماموغرام، ثم ٢ - فحص كيفية توزع
هذه التكلسات.
طورت خوارزمية من أجل الكشف الآلي بحيث تُشابه طريقة الطبيب في تحديد آفات التكلسات
الميكروية العنقودية. تُنفّذ الخوارزمية مبادئ فصل التراكيب ذات الطاقة العالية و مبادئ
تحليل التوزع البنيوية.
سرطان الثدي هو من الأمراض السرطانية الأكثر انتشاراً بين النساء. و تشخيصه في مرحلة مبكرة تتيح إمكانية علاج المرض بشكل أكثر فعالية. و تعد التكلسات أحد أهم العلامات للكشف عن السرطان بمرحلة مبكرة. و التصوير الشعاعي للثدي (الماموغرام) هو الأسلوب الأمثل و
المتبع للكشف عن آفات الثدي باستخدام جرعات منخفضة من الأشعة. و قد أثبتت الدراسات أن حساسية الماموغرام قابلة للتحسن بين 15% و 30% بالاعتماد على أنظمة التشخيص بمساعدة الحاسب (CAD (Computer Auto-Detection، و التي تعد بمنزلة قارئ ثانٍ لتنبيه الطبيب إلى مناطق قد يغفل عنها. تلخص هذه المقالة الخوارزميات المختلفة التي نُشرت مؤخراً للكشف عن التكلسات الميكروية و تقارن أداءها. و تناقش أسباب ضرورة اعتماد قاعدة بيانات عامة معيارية لاختبار أداء أنظمة الكشف بمساعدة الحاسب CAD و الدوافع لزيادة كفاءة مختلف أنظمة CAD في المجال التشخيص السريري.
الهدف من هذا البحث هو استعمال الشبكة العصبونية ذات الانتشار العكسي BNN في تصنيف
كتل الثدي من صور الماموغرام بهدف تخفيض عدد الخزعات الجراحية غيـر الضـرورية.
قارنا في هذه الدراسة أداء تصنيف كتل الثدي في صور الماموغرام بين الشبكة العصـبونية
ذات الانت
شار العكسي (BNN (Network Neural Backpropagation و بين أطبـاء أشـعة.
دخل BNN هو الصفات الشكلية وصفات الكسوة المستخلصة من الكتل.
يساعد الكشف المبكر عن سرطان الثدي الذي يعد ثاني أسباب الوفاة عند النساء في العالم في تحسين فرص الشفاء. يسمح التصوير بالأمواج فوق الصوتية لاختصاصي الأشعة التمييز مبدئياً بين أشكال الكتل و اعتماداً على هذا التقييم تؤخذ الخزعات. صمم في هذا البحث نظام كش
ف بمساعدة الحاسوب لتحديد حافات الكتل في صور الأمواج فوق الصوتية باستخدام طريقة مجموعة السويات. يتضمن هذا النظام إزالة الضجيج من صور الأمواج فوق الصوتية للثدي باستخدام مرشح وسطي لا محلي له القدرة على إزالة الضجيج النقطي مع المحافظة على معلومات الصورة، و من خلال واجهة التعامل مع المستخدم تحذد الحافات مبدئياً لتقوم بعدها طريقة مجموعة السويات بتحديد حافات الكتل.
أعطت هذه الطريقة نتائج جيدة عند إجراء مقارنة بين الحافات المحددة بالبرنامج و الحافات التي رسمها اختصاصي الأشعة ليصل التطابق لنسبة 96 %. هذه النتائج الجيدة تفتح الأبواب أمام بحوث مستقبلية للوصول إلى إمكانية تطبيق هذا النظام ضمن العيادات و المراكز الطبية.
يعتبر الماموغرام الخيار الأفضل للكشف المبكر عن سرطان الثدي عند النساء،
طورت أنظمة الكشف بمساعدة الحاسب (CAD) من أجل تحسين تشخيص صور
الماموغرام. يقدم هذا البحث طريقة مقترحة لتجزيء صور الماموغرام آلياً اعتماداً على
طريقة أوتسو Otsu’s method بهدف ك
شف آفة التكلسات الميكروية و الكتل من
صور الماموغرام المجزأة ، تستند هذه التقنية المقترحة إلى ثلاث خطوات، أ ( تحديد
مواصفات المنطقة ذات الاهتمام ROI, ب ( تحويل المويجي ثنائي البعد، ج ( تطبيق
تعتيب أوتسو على ROI لاستخلاص الآفة. اختبرت الطريقة المقترحة على عدة صور
أخذت من قاعدة بيانات معيارية mini-MIAS. و نفذت ضمن بيئة برنامج الماتلاب، .
و يمكن إنجازها بشكل فعال على حاسب شخصي بسيط. بينت النتائج التجريبية و نتائج
تقييم الأداء بأن الخوارزمية المقترحة تعتبر أداة مساعدة في تحسين أداء التشخيص،
و لها القدرة على الكشف عن آفات الثدي.
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
