Computer aided detection of mammographic masses on digital mammograms

Basit Öğe Kaydı
dc.authoridTR29371en_US
dc.authoridTR5913en_US
dc.contributor.authorÖzekes, Serhat
dc.contributor.authorÇamurcu, Ali Yılmaz
dc.date.accessioned2014-08-20T12:59:30Z
dc.date.available2014-08-20T12:59:30Z
dc.date.issued2005en_US
dc.departmentMeslek Yüksekokulları, Meslek Yüksek Okulu, Bilgisayar Teknolojileri Bölümüen_US
dc.description.abstractThis paper presents an automated system for detecting masses in mammogram images. The proposed method is based on a two-step procedure: a. regions of interest (ROI) specification, b. rule based classification of regions of interest. In the firststep, the intensity values of pixels in mammogram images are used and scanning the pixels in 8 directions isevaluated. By using various thresholds while scanning the pixels, ROIs are specified. In the second step, all ROIs are labeled using Connected Component Labeling (CCL) and two rules are used to categorizeROIs as true masses or not. These rules are based on euclidean distance and regularity values of the ROIs. To test the system’s efficiency, we applied it to images from the Mammographic Image Analysis Societydatabase. The accuracy of the system reaches 88.37% with 0.292 false positives per image.en_US
dc.description.abstractBu çalışmada, mammogram görüntülerindeki kitlelerin otomatik olarak tespit edilebilmesi için bir sistem geliştirilmiştir. Önerilen yöntem iki basamaklıdır: a. ilgi alanlarının belirlenmesi, b. ilgi alanlarının kural tabanlı sınıflandırılması. İlk aşamada görüntü kesitlerindeki piksellerin yoğunluk değerleri hesaplanmış ve her piksel için 8 yönlü tarama işlemi gerçekleştirilmiştir. Bu tarama işlemi sırasında çeşitli eşik değerleri kullanılarak, ilgi alanları belirlenmiştir. İkinci aşamada, tüm ilgi alanları bağlantılı bileşen etiketleme (BBE) yöntemiyle tanımlanmış ve iki kural kullanılarak ilgi alanları sınıflandırılmıştır. Bu kurallar ilgi alanlarının öklid uzaklıkları ve biçim değerlerini sorgulamaktadır. Sistemin performansı Mammogram Görüntü Analizi Topluluğu veritabanına uygulanarak ölçülmüştür. Sistemin duyarlılığı görüntü başına 0.292 yanlış pozitif değeriyle %88.37’ye ulaşmaktadır.en_US
dc.identifier.endpage97en_US
dc.identifier.isbn9789756516317
dc.identifier.issn1305-7820
dc.identifier.issue8
dc.identifier.startpage87en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11467/281
dc.identifier.volume4en_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisherİstanbul Ticaret Üniversitesien_US
dc.relation.ispartofİstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectMeme Kitle Tesbitien_US
dc.subjectBilgisayar Destekli Tesbiten_US
dc.subjectMammografi
dc.subjectMammographic Mass Detection
dc.subjectComputer Aided Detection
dc.subjectMammography
dc.titleComputer aided detection of mammographic masses on digital mammogramsen_US
dc.title.alternativeDijital mammogramlardaki meme kitlelerinin bilgisayar destekli tesbitien_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
M00112.pdf
Boyut:
179.65 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Makale
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.71 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

İTÜFBD, Cilt 4, Sayı 8, Makale Koleksiyonu