![](/images/graphics-bg.png)
Automated Detection and Segmentation of Nonmass-Enhancing Breast Tumors with Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging
المؤلفون المشاركون
Saez, Juan Manuel Gorriz
Helbich, Thomas H.
Baltzer, Pascal
Pinker, Katja
Marino, Maria Adele
Avendano, Daly
Illán, I. A.
Meyer-Baese, Anke
Ramírez, Javier
المصدر
Contrast Media & Molecular Imaging
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-10-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Nonmass-enhancing (NME) lesions constitute a diagnostic challenge in dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging (DCE-MRI) of the breast.
Computer-aided diagnosis (CAD) systems provide physicians with advanced tools for analysis, assessment, and evaluation that have a significant impact on the diagnostic performance.
Here, we propose a new approach to address the challenge of NME lesion detection and segmentation, taking advantage of independent component analysis (ICA) to extract data-driven dynamic lesion characterizations.
A set of independent sources was obtained from the DCE-MRI dataset of breast cancer patients, and the dynamic behavior of the different tissues was described by multiple dynamic curves, together with a set of eigenimages describing the scores for each voxel.
A new test image is projected onto the independent source space using the unmixing matrix, and each voxel is classified by a support vector machine (SVM) that has already been trained with manually delineated data.
A solution to the high false-positive rate problem is proposed by controlling the SVM hyperplane location, outperforming previously published approaches.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Illán, I. A.& Ramírez, Javier& Saez, Juan Manuel Gorriz& Marino, Maria Adele& Avendano, Daly& Helbich, Thomas H.…[et al.]. 2018. Automated Detection and Segmentation of Nonmass-Enhancing Breast Tumors with Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging. Contrast Media & Molecular Imaging،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1131433
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Illán, I. A.…[et al.]. Automated Detection and Segmentation of Nonmass-Enhancing Breast Tumors with Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging. Contrast Media & Molecular Imaging No. 2018 (2018), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1131433
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Illán, I. A.& Ramírez, Javier& Saez, Juan Manuel Gorriz& Marino, Maria Adele& Avendano, Daly& Helbich, Thomas H.…[et al.]. Automated Detection and Segmentation of Nonmass-Enhancing Breast Tumors with Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging. Contrast Media & Molecular Imaging. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1131433
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1131433
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)