اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديداستخراج الأورام السرطانية و تحديد واصفاتها في صور المرنان المغناطيسي للثدي باستخدام خوارزميات العنقدة و معالجة الصورة
Breast tumors extraction and features detection in breast magnetic resonance images using clustering and image processing algorithms
2487
6 101
0
(
0
)
تأليف
بلسم عيد( باحث )
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
يهدف البحث إلى تطوير طريقة جديدة لاستخراج و تحديد خصائص و سمات الأورام السرطانية في صور المرنان المغناطيسي للثدي بالإعتماد خوارزميات العنقدة و معالجة الصور الرقمية ,تم في البداية الاعتماد على إحدى خوارزميات العنقدة فيتجزئة الصورة و تجميع عناصرها و فققيم السويات الرمادية و من ثم تم تطبيق العمليات المورفولوجية و ذلك للتخلص من الضجيج و حذف المعلومات غير المرغوبة و بالتالي استخراج المنطقة المشبوهة و أخيراً تم استخلاص بعض الواصفات الشكلية و التي يمكن ان تكون مفيدة في تشخيص المنطقة المشبوهة المستخرجة ,استخدمت قاعدة بيانات مكونة من 96 صورة من صور المرنان المغناطيسي للثدي و تم تطبيق الطريقة المقترحة عليها باستخدام برنامج الماتلاب حيث تم استخراج المناطق الورمية من هذه الصور و مقارنتها مع رأي الأطباء.
This research aims to developing new method for breast tumors extraction and features detection in breast magnetic resonance images by depending on clusteringand image processing algorithms. At the beginning, one of clustering algorithms was used for image segmentation and grouping pixels by their gray scale values. Then morphological operations were implemented in order to remove noise and undesired regions, after that suspected areas were extracted. Finally some shape features for extracted area were detected, this features could be very useful for tumors diagnosis. A database consisted of 96breast magnetic resonance images were used and proposed approach was appliedby MATLAB program, and we obtainedbreast tumors extraction and its features and compared them with the doctor's opinion .
المراجع المستخدمة
B.Senthilkumar,G.Umamaheswari,Combination of Novel Enhancement Technique and Fuzzy C Means Clustering Technique in Breast Cancer Detection. Biomed Res-India 2013 Volume 24 Issue 2,252-257
S.SAHEB BASHA, DR.K.SATYA PRASAD, Automatic detection of breast cancer mass in mammograms using morphological operators and fuzzy c –means clustering. Journal of Theoretical and Applied Information Technology. 2009,704-709
VALLIAPPAN Raman, PUTRA Sumari, MANDAVA Rajeswari, A Theoretical Methodology and Prototype Implementation for Detection Segmentation Classification of Digital Mammogram Tumor by Machine Learning. IJCSI International Journal of Computer Science Issues. Vol. 7, Issue 5, September 2010,38-44
قيم البحث
اقرأ أيضاً
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.
تمت دراسة 112 مريضاً بآفات مشكوك في طبيعتها في الثدي بواسطة التصوير الومضاني بالميبي المشع (99mTc-MIBI) و التخطيط الشعاعي للثديين (Mammography) و الرنين المغنطيسي(Magnetic resonance)، للمقارنة بين الوسائل التشخيصية السابقة من حيث دقة (Accuracy) التشخ
يص للسرطان البدئي. تم أخذ الخزعة الاستئصالية للتشخيص النسيجي بعد أسبوع إلى عشرة أيام من الفحص بالميبي المشع. تم تشخيص 70 حالة سرطانية (55 سرطاناً مجسوساً و 15 غير مجسوس) و كانت بقية الحالات آفات سليمة (30 آفة سليمة مجسوسة و 12 حالة غير مجسوسة). تبين من الدراسة أن حساسية الفحوص الثلاثة كانت عالية و متقاربة (89% للفحص الومضاني، 90% للتخطيط الشعاعي و 94% للرنين المغنطيسي)، بينما تميز الفحص الومضاني بنوعية عالية (86%) مقارنة بالتخطيط الشعاعي (21%) و الرنين المغنطيسي (50%). هذه النوعية العالية للفحص إضافة إلى قيمة التنبؤ الإيجابية (91%) و السلبية (82%) العالية مقارنة مع التخطيط الشعاعي (65%) و الرنين المغنطيسي (76%) منحت التصوير الومضاني دقة أعلى في التشخيص (87%) مقارنة مع 64% للتخطيط الشعاعي و 78% للرنين المغنطيسي. و هكذا فإن استخدام التصوير الومضاني بصفته وسيلة متممة يمكن أن يزيد حساسية الفحوص الأخرى في اكتشاف سرطان الثدي. يمكن للتصوير الومضاني أن يلعب دوراً في التقليل من الخزعات الاستئصالية في أولئك المرضى الذين لديهم كتلة ثديية مجسوسة و غير محسومة التشخيص.
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.
اختيار الطريقة المناسبة لتجزيء مجموعة من البيانات الكبيرة والتي تصف مجموعة من الخصائص الخاصة بمجال معين الى عناقيد (مجموعات) والمقارنة بين الطرق المختلفة للعنقدة بتجزيء الفضاء من حيث الإيجابيات والسلبيات وعرض التطبيقات المختلفة عليها واستخداماتها
استخدمت منهجية التعرف باستخدام موصف مخطط التوزع التكراري للتدرج الموجه HOG لبناء مصنف آلة شعاع الدعم SVM و طبقت هذه الطريقة اعتمادا على لغة البرمجة C++ و المكتبات OpenCV و Dlib.
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
