Computer aided diagnosis of breast tumor segmentation and classification on CT images using machine learning

Meme tümörü segmentasyonu, meme kanseri tedavisi ve takibinde çok önemli bir aşamadır. Radyologlar, bu zorlu süreci otomatikleştirerek meme kanseri analizinin yüksek iş yükünü en az a indirebilirler. Kaynak resimleri ön işleme tabi tuttuktan sonra, bu makale, Fuzzy c-Means ve Thresholding (FCMT) kombinasyonunu kullanarak tıbbi görüntülemede meme tümörlerini ve enfekte olmayan alanları (meme) doğru bir şekilde segmentlere ayırmak için bir sistem kurdu. Bu, segmentasyon için herhangi bir eğitim almadan her bir göğüs dilimi üzerinde çalışan bilgisayar destekli bir teşhis yöntemidir. 79 Bilgisayarlı Tomografi (BT) ve Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRI) görüntüsünün bulunduğu bir veritabanında. Görüntü kalitesini artırmak için, FCMT'yi segmentasyon için uygulamadan önce kontrast artırma gibi ön işleme teknikleri kullandık. Tasarlanan yaklaşımın etkinliğini değerlendirmek için Ortalama Kare Hatası, zar katsayısı, Yapılandırılmış Benzerlik İndeksi, Tepe Sinyal-Gürültü Oranı, doğruluk ve hassasiyet hesaplandı. Aynı veri setinde, tekniğimizi farklı segmentasyon yöntemleriyle karşılaştırdık. 0.9568 zar katsayısı ve 0.9731 doğruluk ile yaklaşımımız diğerini önemli ölçüde aştı. Deneylerin bulgularına göre, önerilen yaklaşım, tıbbi resimlerde tümör ilerlemesini segmentlere ayırmada daha esnek ve doğrudur.