乳房X線写真における微小石灰化クラスタのコンピュータ検出支援システムの高度化

  • 内山 良一
    岐阜大学大学院医学系研究科知能イメージ情報分野
  • 中山 良平
    三重大学医学部附属病院医療情報部
  • 笠井 聡
    コニカミノルタエムジー (株) 開発センター
  • 山本 晧二
    三重大学医学部附属病院医療情報部
  • 原 武史
    岐阜大学大学院医学系研究科知能イメージ情報分野
  • 藤田 広志
    岐阜大学大学院医学系研究科知能イメージ情報分野

書誌事項

タイトル別名
  • Improvement of Computer-aided Diagnosis Scheme for Detection of Clustered Microcalcifications in Mammograms:
  • 乳房X線写真における微小石灰化クラスタのコンピュータ検出支援システムの高度化--フィルタバンクを用いた偽陽性削除
  • ニュウボウ Xセン シャシン ニ オケル ビショウセッカイカ クラスタ ノ コンピュータ ケンシュツ シエン システム ノ コウドカ フィルタバンク オ モチイタ ギ ヨウセイ サクジョ
  • ―フィルタバンクを用いた偽陽性削除―
  • Reduction of False Positives Based on Filter Bank

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抄録

We have developed a computer-aided diagnosis scheme for the detection of clustered microcalcifications in mammograms. Using a filter bank, the mammogram image is first decomposed into eight sub-images for extracting nodular patterns and nodular & linear patterns at scales from 1 to 4. Many regions of interest (ROI) with 100×100 matrix sizes are then selected from the mammogram image, and eight features determined in each ROI are obtained from sub-images for nodular patterns and nodular & linear patterns. In the first step of this computerized method for identifying initial candidates, a classifier based on maximum likelihood with eight features is used to distinguish between clustered microcalcifications and normal tissues. In the second step, an artificial neural network with 32 features, including the root-mean-square variation and the first moment of the power spectrum, is employed to reduce false positives (FPs). We evaluated the detection performance of the new scheme using a database of 331 mammograms. The detection scheme had a sensitivity of 96.5% with the number of FPs being 0.69 per mammogram. This computerized method may be a useful tool to assist radiologists in the detection of clustered microcalcifications in mammograms.

収録刊行物

  • 生体医工学

    生体医工学 43 (3), 406-415, 2005

    公益社団法人 日本生体医工学会

被引用文献 (7)*注記

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参考文献 (22)*注記

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