Mamografi görüntülerinde mikrokalsifikasyonların görünürlüğünün iyileştirilmesi ve sınıflandırılması için yeni yaklaşımlar

Bu tez çalışmasında, mamogramlardaki mikrokalsifikasyonların görünürlüğünü arttırmak için yeni bir piksel atama temelli uzamsal filtreye sahip bir bilgisayar destekli teşhis (CAD) sistemi önerilmektedir. CAD sisteminin bir parçası olarak kullanılan uzamsal filtre, önce ilgilenilen merkez piksel ile 8 komşusu arasındaki farkların mutlak değerlerini toplamakta ve bu toplam değeri ilgilenilen merkez pikseline atamaktadır. Bu işlemler görüntünün her pikseli için tekrarlanmaktadır. Önerilen filtrenin CAD sistemine katkısının karşılaştırılmasında adilliği sağlamak için filtrelenmiş görüntülere kontrast germe uygulanmıştır. Yaygın olarak kullanılan ortalama, standart sapma, entropi, enerji, çarpıklık ve kurtoz temel istatiksel parametreleri kullanılarak filtreli kontrast-germeli bu görüntülerden özellik vektörleri elde edilmiştir. Elde edilen bu özellik vektörleri hem mikrokalsifikasyon içeren mamogramları tespit etmek ve hem de mikrokalsifikasyonları sınıflandırmak için destek vektör makineleri, çok katmanlı algılayıcı sinir ağı ve lineer diskriminant analizi temelli sınıflandırıcı modellere giriş olarak kullanılmıştır. Önerilen filtrenin mikrokalsifikasyonların tespit edilmesinde ve tespit edilen mikrokalsifikasyonların sınıflandırılmasında CAD sistemine olan etkisini değerlendirmek için literatürde temel olarak kullanılan Laplace, Gabor, Top-hat ve Gauss yüksek geçiren filtreleri ile karşılaştırılmıştır. Gerçekleştirilen sınıflandırma çalışmalarında, önerilen filtre mikrokalsifikasyon içeren mamogramların tespitinde ve mikrokalsifikasyonların sınıflandırılmasında diğer filtrelerden daha yüksek başarı oranlarına ulaşmıştır. Dolayısıyla, bu karşılaştırma, önerilen filtrenin mamogramlardaki mikrokalsifikasyonların görünürlüğünü arttırdığını göstermiştir. Sonuç olarak, önerilen uzamsal filtre mamografilerdeki mikrokalsifikasyonların görünürlüğünün belirginleştirilmesinde ve bu filtreye sahip CAD sistem tanısal karar destek mekanizması olarak meme kanserinin analizinde kullanılabilir.