Сибирский федеральный университет

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2023

Идентификатор DOI: 10.34219/2306-3645-2023-13-1-5-13

Ключевые слова: medical image, Fcm, DWT Image processing, Tumor segmentation, Non-Infected regions, медицинское изображение, обработка изображений DWT, сегментация опухоли, неинфицированные области

Аннотация: Целью работы является разработка метода извлечения опухоли молочной железы и неинфицированной области молочной железы в рамках медицинской визуализации, используя комбинацию средств нечеткой кластеризации с дискретным вейвлет-преобразованием (FCMDWT). В рамках исследования были использованы два набора данных маммографических изображений молочной железы: подмножество изображений груди цифровой базы данных для скрининговой маммографии (CBIS-DDSM) и частный набор данных. Чтобы улучшить качество изображения перед применением FCMDWT для сегментации и анализа опухолей, использовались методы усиление контраста.Для оценки точности выделения опухоли были использованы такие метрики как коэффициентаДайса (оценка F1) и пересечения по объединению (IoU). Среднее значение IoU составило 98,41, а оценка F1 составила 96,47 при использовании предложенного FCMDWT. The aim of the work is to develop a method for extracting a breast tumor and an uninfected area of the breast within the framework of medical imaging using a combination offuzzy clustering with discrete wavelet transform (FCMDWT) tools. Two sets of mammographic breast image data were used in the study: a subset of breast images of a digital base mammography screening data (CBIS-DDSM) and private data set.Contrast enhancement techniques were used to improve image quality before using FCMDWT for tumor segmentation and analysis. To assess the accuracy of tumor isolation metrics such as the Dice coefficient (Fl score) and intersection by union (IoU) were used. The mean IoU was 98.41 and Fl score was 96.47 using theproposed FCMDWT.

Журнал: Медицина и высокие технологии

Выпуск журнала: №2

Номера страниц: 5-13

ISSN журнала: 23063645

Место издания: Москва

Издатель: Общественная организация Московское отделение "Качество информационных технологий в системах управления" Академии проблем качества, ГУП «Отраслевой научно-практический комплекс «Здоровье», ООО «Инкеля»

• Хамад Ю.А. (Сибирский федеральный университет)
• Зотин А.Г. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева)
• Симонов К.В. (Институт вычислительного моделирования СО РАН)
• Медиевский А.В. (Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого)
• Чижова Т.Г. (Сибирский федеральный университет)

• РИНЦ (eLIBRARY.RU)
• Список ВАК