Automatic image segmentation method for breast cancer analysis using thermography
Other Title(s)
طريقة لتقسيم الصورة تلقائيا لتحليل سرطان الثدي باستخدام التصوير الحراري
Joint Authors
Ahmad, Aya Husam al-Din Mahmud
Abd al-Qadir, Halah Mansur
Harb, Hani Muhi
Source
Journal of Engineering Sciences
Issue
Vol. 46, Issue 1 (31 Jan. 2018), pp.12-32, 21 p.
Publisher
Assiut University Faculty of Engineering
Publication Date
2018-01-31
Country of Publication
Egypt
No. of Pages
21
Main Subjects
Electronic engineering
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract 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.
Abstract 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
American Psychological Association (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
Modern Language Association (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
American Medical Association (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
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references: p. 29-31
Record ID
BIM-912074