![](/images/graphics-bg.png)
Automatic image segmentation method for breast cancer analysis using thermography
العناوين الأخرى
طريقة لتقسيم الصورة تلقائيا لتحليل سرطان الثدي باستخدام التصوير الحراري
المؤلفون المشاركون
Ahmad, Aya Husam al-Din Mahmud
Abd al-Qadir, Halah Mansur
Harb, Hani Muhi
المصدر
Journal of Engineering Sciences
العدد
المجلد 46، العدد 1 (31 يناير/كانون الثاني 2018)، ص ص. 12-32، 21ص.
الناشر
تاريخ النشر
2018-01-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
21
التخصصات الرئيسية
الهندسة الكهربائية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص AR
يعد سرطان الثدي وأحد من أكثر الأمراض شيوعا بين النساء في جميع أنحاء العالم مما يؤدي إلى عدد كبير من وفيات.
ويعد الكشف المبكر عن هدا المرض ضروري لتعزيز فرصة البقاء على قيد الحياة ومن هم الأدوات الفعالة التي تساعد في الكشف المبكر عن سرطان الثى هي التصوير الحراري ولإجراء التصوير الحراري للثدي يتم استخدام كاميرا الأشعة تحت الحمراء الحرارية التي تحول الأشعة تحت الحمراء من جسم الإنسان الى إشارات كهربائية، وتقديمها على شكل صورة حرارية للثدي.
ولتحقق نظام فعال الكشف عن سرطان الثدي باستخدام التصوير الحراري، فمن الضروري استخراج المنطقة ذات الاهتمام المحتمل إصابتها في الصور الحرارية وهي منطقة الى فقط قبل تحليلها لذلك تم هذه المقالة طريقة تجزئة أوتوماتيكية جديدة لاستخراج الصورة الخاصة بالمنطقة المهمة فقط من الصورة الحرارية للثدي لتحليلها و يعد استخراج هذه الصورة باستخدام طريقة التجزئة المقترحة يتم استخدام طريقتين مخلفتين للتحديد الدقيق لحدود الثدي في الصورة المستخرجة وهما خوارزمية تحويل هوفر والتي تقوم بتأكيد تحديد منحنيات الثدي في الصورة المستخرجة والطريقة الأخرى تقوم بتحسين التبين وزيادة كثافة حدود الثدي في الصورة المستخرجة.
ولتقييم نتائج هذه الطريقة المقترحة، تم استخراج الخصائص الإحصائية من صورة الثدي المستخرجة من الصورة الحرارية وبعد ذلك تم استخدام المصنفات مثل أداة دعم القوة والشبكة العصبية الاصطناعية للكشف عن سرطان الثدي وتحديي الحلات الطبيعية والغير طبيعية اعتمادا على الخصائص الإحصائية المستخرجة.
وأثبتت النتائج التجريبية أن هذه المصنفات المستخدمة حققت نسبة دقة عالية تصل إلى 96.
07% في حالة أداة دعم القوة و96.07% في حالة الشبكة العصبية الاصطناعية.
وهذه النتائج تشير إلى أن الطريقة المقترحة للتجزئة التلقائية للصور الحرارية للثدي هي طريقة فعالة ويمكن الاعتماد عليها للحصول على دقة عالية في الكشف عن سرطان الثدي.
الملخص EN
Breast Cancer (BC) is considered one from various diseases that has got great attention in the last decades.
This is because the high mortality rates among young women in the whole world according to this disease.
The early detection of this disease is necessary to enhance the opportunity of survival.
Thermography is an efficient screening tool that can help in detecting BC by indicating parts of the body where an abnormal temperature variation is found.
To realize an effective BC detection system using thermography, it is necessary to locate the region of interest (ROI) in the thermograms prior to analysis.
This paper introduces a new automatic segmentation method (SM) for identifying the ROI image from breast thermograms.
It depends on the statistics of image in DMR-IR database.
After detecting the boundaries of ROI using this new SM, two different approaches for accurate identifying and enhancing the breast boundaries are investigated: the Hough transform (HT) algorithm to locate and define the parabola curves in the breast image, and a second approach introducing the enhancement of the contrast of detected boundaries in the breast ROI image.
To evaluate the results of this method, statistical features have been extracted from the segmented ROI image.
Then, we used the Support Vector Machine (SVM) and the Artificial Neural Network (ANN) classifiers to detect the normal and abnormal breasts based on these features.
The experimental results prove that the accuracy of SVM, and ANN classifiers reached to 96.67% and 96.07%, respectively.
This denotes that the proposed automatic SM is a favorable technique for extracting the breast ROI image from breast thermograms
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ahmad, Aya Husam al-Din Mahmud& Harb, Hani Muhi& Abd al-Qadir, Halah Mansur. 2018. Automatic image segmentation method for breast cancer analysis using thermography. Journal of Engineering Sciences،Vol. 46, no. 1, pp.12-32.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-912074
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ahmad, Aya Husam al-Din Mahmud…[et al.]. Automatic image segmentation method for breast cancer analysis using thermography. Journal of Engineering Sciences Vol. 46, no. 1 (Jan. 2018), pp.12-32.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-912074
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ahmad, Aya Husam al-Din Mahmud& Harb, Hani Muhi& Abd al-Qadir, Halah Mansur. Automatic image segmentation method for breast cancer analysis using thermography. Journal of Engineering Sciences. 2018. Vol. 46, no. 1, pp.12-32.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-912074
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references: p. 29-31
رقم السجل
BIM-912074
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)