Shape Analysis of Breast Masses in Mammograms via the Fractal Dimension
Notice bibliographique
Résumé
Masses due to benign breast diseases and tumors due to breast cancer present significantly different shapes on mammograms. In general, malignant tumors appear with rough and complex boundaries or contours, whereas benign masses present smooth, round, or oval contours. Fractal analysis may be used to derive shape features to perform pattern classification of breast masses and tumors. Several procedures have been proposed to compute the fractal dimension of various types of objects or regions of interest in biomedical images, among which the box-counting and ruler methods are popular. In this study, we applied the two methods mentioned above to compute the fractal dimension of both the two-dimensional (2D) contours of breast masses and tumors, as well as their one-dimensional (1D) signatures. A comparative analysis was performed to assess the performance of the two methods of computing the fractal dimension and the two methods of representing the boundaries of masses. It was observed that analysis of the 2D contour representation with the ruler method resulted in the highest classification accuracy of up to 0.946, as indicated by the area under the receiver operating characteristics (ROC) curve. The results indicate that the fractal dimension can serve as a good shape feature for the benign-versus-malignant classification of breast masses in mammograms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».