Automatic segmentation and identification of abnormal breast region in mammogram images based on statistical features
Other Title(s)
الإنقسام التلقائي و تحديد المناطق غير الطبيعية للثدي في التصوير الشعاعي بالإعتماد على الخصائص الإحصائية
Joint Authors
Mahmud, Falih Hasan
Husayn, Ala Ali
Source
Issue
Vol. 54, Issue 3 (30 Sep. 2013), pp.709-716, 8 p.
Publisher
University of Baghdad College of Science
Publication Date
2013-09-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
8
Main Subjects
Topics
Abstract AR
سرطان الثدي هو واحد من أكثر الأمراض الشائعة الخبيثة بين النساء، التصوير الشعاعي للثدي هو واحدة من الوسائل المتاحة في الوقت الحاضر للكشف المبكر عن سرطان الثدي خصوصا التشوهات غير الطبيعية، هناك أضرار مختلفة تميز سرطان الثدي كالتكتلات و التكلسات التي يمكن الكشف عنها بهذه التقنية .
في هذا البحث تم اقتراح تقنية للكشف المبكر عن سرطان الثدي بمساعدة الحاسوب لغرض كشف و استخلاص التفاصيل مثل الأورام بهيئة تكتلات و تكلسات.
و تتمثل التقنية أو الطريقة المقترحة هذه على خطوتين : (أ) يتم تطبيق طريقة تقسيم غير المرشدة و التي تشتمل على مرحلتين يتم تنفيذها باستخدام معيار المسافة الصغرى (MD)، (ب) استخراج التفاصيل اعتمادا على الخصائص الإحصائية للصورة بالاعتماد على مصفوفة الحدوث (Gray Level CoSoccurrence Matrices GLCM) لتحديد الأورام بهيئة تكتلات و تكلسات، تم اختبار الطريقة المقترحة للكشف عن الأضرار غير الطبيعية من تجزئة صورة الثدي، وتحليلها و قد تم اعتماد نماذج مختلفة من التصوير الشعاعي للثدي تم الحصول عليها من المركز الوطني للكشف المبكر عن السرطان في بغداد.
Abstract EN
Breast cancer is one of the most common malignant diseases among women ; Mammography is at present one of the available method for early detection of abnormalities which is related to breast cancer.
There are different lesions that are breast cancer characteristic such as masses and calcifications which can be detected trough this technique.
This paper proposes a computer aided diagnostic system for the extraction of features like masses and calcifications lesions in mammograms for early detection of breast cancer.
The proposed technique is based on a two-step procedure: (a) unsupervised segmentation method includes two stages performed using the minimum distance (MD) criterion, (b) feature extraction based on Gray level Co-occurrence matrices GLCM for the identification of masses and calcifications lesions.
The method suggested for the detection of abnormal lesions from mammogram image segmentation and analysis was tested over several images taken from National Center for Early Detection of cancer in Baghdad.
American Psychological Association (APA)
Mahmud, Falih Hasan& Husayn, Ala Ali. 2013. Automatic segmentation and identification of abnormal breast region in mammogram images based on statistical features. Iraqi Journal of Science،Vol. 54, no. 3, pp.709-716.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-342054
Modern Language Association (MLA)
Mahmud, Falih Hasan& Husayn, Ala Ali. Automatic segmentation and identification of abnormal breast region in mammogram images based on statistical features. Iraqi Journal of Science Vol. 54, no. 3 (2013), pp.709-716.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-342054
American Medical Association (AMA)
Mahmud, Falih Hasan& Husayn, Ala Ali. Automatic segmentation and identification of abnormal breast region in mammogram images based on statistical features. Iraqi Journal of Science. 2013. Vol. 54, no. 3, pp.709-716.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-342054
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 716
Record ID
BIM-342054