تعداد نشریات | 44 |
تعداد شمارهها | 1,303 |
تعداد مقالات | 16,035 |
تعداد مشاهده مقاله | 52,541,136 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 15,245,564 |
آشکارسازی توده سرطانی پستان به کمک شبکه عصبی کانولوشنی در تصاویر ام.آر.آی | ||
پردازش سیگنال پیشرفته | ||
مقاله 1، دوره 3، شماره 2 - شماره پیاپی 4، آذر 1398، صفحه 109-117 اصل مقاله (1.2 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/jasp.2019.10442 | ||
نویسندگان | ||
امیر ارجمند1؛ سعید مشگینی* 1؛ رضا افروزیان2 | ||
1گروه مهندسی پزشکی، دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران | ||
2دانشکده فنی مهندسی میانه، دانشگاه تبریز، میانه، ایران | ||
چکیده | ||
سرطان پستان، متداولترین نوع سرطان است که جمعیت زنان را تحت تأثیر قرار میدهد. تشخیص زودهنگام سرطان میتواند شانس درمان را افزایش دهد و همچنین مؤثرترین راه برای مبارزه با این بیماری است. ارائه روشهای خودکار برای آشکارسازی توده سرطانی یا تومور مورد توجه پژوهشگران بوده است. در این مقاله، یک روش مبتنی بر شبکههای عصبی عمیق کانولوشنی به منظور آشکارسازی ناحیهی توموری از تصاویر MRI معرفی شده است. روش پیشنهادی به صورت جمعآوری تصاویر MRI به همراه تصویر GT از ناحیهی توموری آنها و بسط دادهها به منظور آموزش و آزمون شبکه عصبی میباشد. نوع روش یادگیری مورد استفاده در این مقاله، روش یادگیری بانظارت میباشد. الگوریتم بر روی مجموعه دادهی RIDER breast آزمایش شده و نتایج به خوبی نشان میدهند که روش پیشنهادی، عملکرد بهتری از سایر روشهای آشکارسازی تصویر مانند روشهای مبتنی بر خوشهبندی دارد. از مزایا میتوان به کیفیت بالا در آشکارسازی تومور و سرعت قابل قبول در زمان اجرا اشاره کرد. | ||
کلیدواژهها | ||
آشکارسازی توده سرطانی؛ یادگیری عمیق؛ شبکه عصبی کانولوشنی؛ سرطان پستان | ||
مراجع | ||
[1] M. Yousefi, A. Krzyżak, C.Y. Suen, “Mass detection in digital breast tomosynthesis data using convolutional neural networks and multiple instance learning”, Computers in biology and medicine, (2018). [2] S. Suzuki, X. Zhang, N. Homma, K. Ichiji, N. Sugita, Y. Kawasumi, T. Ishibashi, M. Yoshizawa, “Mass detection using deep convolutional neural network for mammographic computer-aided diagnosis”, in: 55th Annual Conference of the Society of Instrument and Control Engineers of Japan (SICE), 2016, pp. 1382–1386. [3] S.V. Fotin, Y. Yin, H. Haldankar, J.W. Hoffmeister, S. Periaswamy, “Detection of soft tissue densities from digital breast tomosynthesis”: comparison of conventional and deep learning approaches, Proceedings of the SPIE 9785, Med. Imaging (2016), 97850X. [4] D.H. Kim, S. Kim, Y.M. Ro, “Latent feature representation with 3-D multi-view deep convolutional neural network for bilateral analysis in digital breast tomosynthesis”, in: IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP, 2016, pp. 927–931. [5] Z.Jiao, X.Gao, Y.Wang, J.Li, “A Deep feature based framework for breast masses classification”, Neurocomputing197 (2016)221–231. [6] H. Chougrada, H. Zouakia, O. Alheyane, “Deep convolutional neural networks for breast cancer screening”. Comput. Methods Programs Biomed. 157, 19–30 (2018) [7] W.B Sampaio, E.M Diniz, A.C Silva, A.C Paiva and M Gattass, “Detection of Masses in Mammogram Images using cnn”, Geostatistic Functions and svm, Computers in Biology and Medicine, vol. 41(8), pp. 653–664, (2011). [8] Y. Zhong, A. Ma, Y.S. Ong, Z. Zhu, L. Zhang, “Computational intelligence in optical remote sensing image processing.” Applied Soft COMPUTING (2017). [9] S. H. Lewis and A. Dong, “Detection of breast tumor candidates using marker-controlled watershed segmentation and morphological analysis,” in Image analysis and interpretation (SSIAI), 2012 IEEE southwest symposium on, 2012, pp. 1-4. [10] M. M. Eltoukhy and I. Faye, “An adaptive threshold method for mass detection in mammographic images,” in IEEE international conference on signal and image processing applications (ICSIPA), 2013, 2013, pp. 374-378. [11] B. W. Hong and B. S. Sohn, “Segmentation of regions of interest in mammograms in a topographic approach,” IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, vol. 14, pp. 129-139, 2010. [12] F. R. Cordeiro, W. P. Santos, and A. G. Silva-Filho, “Segmentation of Mammography by Applying GrowCut for Mass Dectection,” women, vol. 1, p. 3, 2013. [13] S.W. Zheng, J. Liu, and C.C. Liu, “A random-walk based breast tumors segmentation algorithm for mammograms,” International Journal on Computer, Consumer and Control)IJ3C), vol. 2, pp. 66-74, 2013 [14] P. Rahmati, A. Adler, and G. Hamarneh, “Mammography segmentation with maximum likelihood active contours,” Medical image analysis, vol. 16, pp. 1167-1186, 2012. [15] N. Al-Najdawi, M. Biltawi, and S. Tedmori, “Mammogram image visual enhancement, mass segmentation and classification,” Applied Soft Computing, vol. 35, pp. 175-185, 2015. [16] M. Dong, X. Lu, Y. Ma, Y. Guo, Y. Ma, and K. Wang, “An efficient approach for automated mass segmentation and classification in mammograms,” Journal of digital imaging, vol. 28, pp. 613-625, 2015. [17] P. Delogu, M.E. Fantacci, P. Kasae, A. Retico, “Characterization of mammographicmasses using a gradient-based segmentation algorithm anda neural classifier” Computers in and Biology Medicine (37) (2007): 1479-1491. [18] https://dcm.bmia.nl/ncia/login.jsf | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 942 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 796 |