乳房鈣化點偵測方法GS-foveal algorithm

A method of breast calcifications detection : GS-foveal algorithm

魏千琛(Chian-Chen Wei)

指導教授 ： 徐麗蘋

中山醫學大學/健康管理學院/醫學資訊學系碩士班/碩士(2015年)

https://doi.org/10.6834/CSMU.2015.00176

摘要

乳房癌是女性最常見的惡性腫瘤之一，早期的診斷發現與治療是非常重要的，這能夠使乳房癌的死亡率大幅的降低。乳房癌初期，乳房x光影像中會出現微小鈣化點，所以早期偵測出乳房鈣化群集對於乳房癌診斷是重要的。因此本論文提出一乳房鈣化點偵測方法GS-foveal algorithm(Golden Search foveal algorithm)，以輔助醫生對於乳房鈣化點之診斷。實驗結果證明本論文所提之乳房鈣化點偵測方法相較於相關方法有更好的準確度。

關鍵字

乳房鈣化點 ； 偵測 ； 黃金搜尋法 ； 中央視覺區演算法

並列摘要

Breast cancer is one of the most common malignant tumors for the women, the main way to decrease mortality caused by breast cancer is the inchoate diagnosis and treatment. It has been shown to be very effective in the reduction of breast cancer mortality rates. The appearance of microcalcifications in mammograms is one of the early signs of breast cancer. So, early detection of microcalcification clusters in mammograms can be helpful for cancer diagnosis and better treatment of breast cancer. Therefore, we presents a method (golden search foveal algorithm) to detect breast calcifications, to assist physicians for the diagnosis of breast calcifications. The results also proved that the proposed method of this paper is effective and desirable.

並列關鍵字

Breast calcifications ； Detection ； Golden Search ； Foveal algorithm

參考文獻

[1] 吳珈瑜、黃博惠，基於貪婪式中央視覺區演算法之乳房X光影像微鈣化點偵測，國立中興大學資訊科學與工程學系碩士畢業論文，2013。

[4] 徐麗蘋、張嘉哲、林坤學，一輔助乳癌診斷之乳房X光影像檢索系統。International Journal of Advanced Information Technologies，pp.129-145，2011。

[6] 湯雅君、張美華、羅永豐、黃培青、翁世樺、張潤忠，檢體攝影下微小鈣化群呈現對乳癌的診斷價值。中華放射線技術學雜誌，第38期，157-164頁，2014。

[7] 楊勝智、李三剛、詹寶珠、楊晴雯、李、許居誠、張建、羅建順，數位乳房X光影像之電腦輔助為鈣化群偵測與分割系統，中華放射醫誌，第27刊，89-101頁，2002。

[16] BrijeshVerma, Peter McLeod and Alan Klevansky, “Classification of benign and malignant patterns in digital mammograms for the diagnosis of breast cancer,” Expert Systems with Applications 37, 2010.