Automatic Identification of the Pectoral Muscle in Mammograms
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The pectoral muscle represents a predominant density region in most medio-lateral oblique (MLO) views of mammograms; its inclusion can affect the results of intensity-based image processing methods or bias procedures in the detection of breast cancer. Local analysis of the pectoral muscle may be used to identify the presence of abnormal axillary lymph nodes, which may be the only manifestation of occult breast carcinoma. We propose a new method for the identification of the pectoral muscle in MLO mammograms based upon a multiresolution technique using Gabor wavelets. This new method overcomes the limitation of the straight-line representation considered in our initial investigation using the Hough transform. The method starts by convolving a group of Gabor filters, specially designed for enhancing the pectoral muscle edge, with the region of interest containing the pectoral muscle. After computing the magnitude and phase images using a vector-summation procedure, the magnitude value of each pixel is propagated in the direction of the phase. The resulting image is then used to detect the relevant edges. Finally, a post-processing stage is used to find the true pectoral muscle edge. The method was applied to 84 MLO mammograms from the Mini-MIAS (Mammographic Image Analysis Society, London, U.K.) database. Evaluation of the pectoral muscle edge detected in the mammograms was performed based upon the percentage of false-positive (FP) and false-negative (FN) pixels determined by comparison between the numbers of pixels enclosed in the regions delimited by the edges identified by a radiologist and by the proposed method. The average FP and FN rates were, respectively, 0.58% and 5.77%. Furthermore, the results of the Gabor-filter-based method indicated low Hausdorff distances with respect to the hand-drawn pectoral muscle edges, with the mean and standard deviation being 3.84 +/- 1.73 mm over 84 images.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle