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ディジタルX線画像からの乳癌病巣自動認識アルゴリズムの研究

数字X射线图像乳腺癌病灶自动识别算法研究

基本信息

批准号：
05680295
负责人：
山本眞司
金额：
$ 1.34万
依托单位：
Toyohashi University of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)
财政年份：
1993
资助国家：
日本
起止时间：
1993 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-05680295/
关键词：
乳癌画像処理パタン認識診断支援 X線画像

项目摘要

1.Quoitフィルタによる乳癌候補領域の自動抽出実験上記に関し,腫瘤陰影(癌病巣)を有するディジタルX線画像12症例,正常画像10例を用いて自動抽出実験を行った.その結果,癌症例に対して,正判定12^例/12^例,誤判定0^例/12^例の結果を,また正常例に対して正判定4^例/10^例,誤判定6^例/10^例の結果を得た.したがって,癌候補領域の抽出という観点からは良好な結果が得られたが,正常例の中からの誤抽出がまだ多い.そこで引き続き下記第2項の研究を行った.2.抽出候補領域に対する癌,非癌の精度向上癌,非癌を区別する有力な医学的所見として,放射状に走るスピキュラー陰影がある.今回,このスピキュラー陰影を自動抽出,定量表現する手法を開発した.手法的には,モルフォロジカルフィルタを用いた放射陰影強調処理,距離変換・細線化,などを用いた.癌病巣7例,正常例14例に適用した結果,癌病巣の全例と正常例中の一例のみを異常と判定し,他はすべて正常と判定した.3.石灰化像の自動抽出アルゴルズム早期癌を発見するためのもう一つの指標である,石灰化像の自動抽出アルゴリズムを新たに開発した.モルフォロジカルフィルタを用いて石灰化を含むパルス状陰影のみを自動抽出し,その後医学的知識を導入して石灰化陰影のみを残す方式とした.その結果,石灰化像に対し,正判定14^例/14^例,誤判定0^例/14^例の結果を得た.また正常例に対し,正判定8^例/11^例,誤判定3^例/11^例を得た.

1. Quoit is used to automatically extract candidate areas of breast cancer, tumor shadow (cancer), X-ray images of 12 cases, normal images of 10 cases. For cancer cases, positive judgment was made in 12 cases/12 cases, false judgment in 0 cases/12 cases, positive judgment in 4 cases/10 cases, false judgment in 6 cases/10 cases. When it comes to extraction in cancer candidate areas, good results are obtained, and there are many misextractions in normal cases. 2. Extraction of candidate areas for cancer, non-cancer accuracy upward cancer, non-cancer, strong medical findings, radial movement, and shadow. Now, the shadow of the screen is automatically extracted, and the quantitative performance method is developed. In terms of technique, the shadow is emphasized by using Ita radiation shadow, and the distance is changed and refined, so that it can be used. 7 cases of cancer, 14 cases of normal cases were applicable to the results, all cases of cancer and one case of normal cases were abnormal, and they were normal. 3. Automatic extraction of calcified images was found in early cancer. In addition, the method of automatic extraction of lime shadow is used to introduce the knowledge of lime shadow. The results showed that the positive judgment was 14^cases/14^cases, and the false judgment was 0^cases/14^cases. Normal cases, positive decisions 8^cases/11^cases, false decisions 3^cases/11^cases.