![](/images/graphics-bg.png)
DBT Masses Automatic Segmentation Using U-Net Neural Networks
المؤلفون المشاركون
Lai, Xiaobo
Yang, Weiji
Li, Ruipeng
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-01-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
To improve the automatic segmentation accuracy of breast masses in digital breast tomosynthesis (DBT) images, we propose a DBT mass automatic segmentation algorithm by using a U-Net architecture.
Firstly, to suppress the background tissue noise and enhance the contrast of the mass candidate regions, after the top-hat transform of DBT images, a constraint matrix is constructed and multiplied with the DBT image.
Secondly, an efficient U-Net neural network is built and image patches are extracted before data augmentation to establish the training dataset to train the U-Net model.
And then the presegmentation of the DBT tumors is implemented, which initially classifies per pixel into two different types of labels.
Finally, all regions smaller than 50 voxels considered as false positives are removed, and the median filter smoothes the mass boundaries to obtain the final segmentation results.
The proposed method can effectively improve the performance in the automatic segmentation of the masses in DBT images.
Using the detection Accuracy (Acc), Sensitivity (Sen), Specificity (Spe), and area under the curve (AUC) as evaluation indexes, the Acc, Sen, Spe, and AUC for DBT mass segmentation in the entire experimental dataset is 0.871, 0.869, 0.882, and 0.859, respectively.
Our proposed U-Net-based DBT mass automatic segmentation system obtains promising results, which is superior to some classical architectures, and may be expected to have clinical application prospects.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lai, Xiaobo& Yang, Weiji& Li, Ruipeng. 2020. DBT Masses Automatic Segmentation Using U-Net Neural Networks. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139547
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lai, Xiaobo…[et al.]. DBT Masses Automatic Segmentation Using U-Net Neural Networks. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139547
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lai, Xiaobo& Yang, Weiji& Li, Ruipeng. DBT Masses Automatic Segmentation Using U-Net Neural Networks. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139547
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1139547
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)