早期乳腺癌CADe工具
摘要：乳腺肿瘤往往伴有乳腺X线摄影中的微钙化和巨大病变，因此需要工具能够在早期识别这些病变。我们在意大利的物理学家和放射科医师之间建立了一个大型的分布式数字化乳腺X线摄影图像数据库，并开发了一个计算机辅助检测（CADe）系统，用于自动分析乳腺X线摄影图像，并通过GRID连接安装在一些意大利医院中。关于微钙化，在我们的CADe数字乳腺X线摄影图像中，通过卷积滤波器将图像分成广泛的窗口进行处理；经过自组织映射分析每个窗口，并产生8个主成分，这些主成分作为神经网络（FFNN）的输入，能够对与阈值匹配的窗口进行分类。关于巨大病变，我们选择所有重要的最大强度位置，并定义感兴趣区域（ROI）半径。从找到的每个ROI中提取参数，并将其作为FFNN的输入，以区分病理和非病理ROI。我们在这里展示了我们CADe系统的测试结果，作为第二读者，并与另一个（商业）CADe系统进行比较。
作者：U. Bottigli, P.G. Cerello, P. Delogu, M.E. Fantacci, F. Fauci, G. Forni, B. Golosio, A. Lauria, E. Lopez, R. Magro, G.L. Masala, P. Oliva, R. Palmiero, G. Raso, A. Retico, S. Stumbo, S. Tangaro
论文ID：physics/0410082
分类：Medical Physics
分类简称：physics.med-ph
提交时间：2007-05-23