Development Of Techniques For The Detection Of Tumours In Breast Magnetic Resonance Imaging - Al-Faris, Ali Qusay Zahroon (2015)
Kanser payudara ialah penyebab utama kematian di kalangan pesakit kanser yang melanda wanita dan kanser kedua paling lazim di seluruh dunia. Pengimejan Resonans Magnetik (MRI) adalah salah satu daripada alat-alat radiologi yang paling berkesan untuk menyaring kanser payudara. Bagaimanapun, teknik-teknik pemprosesan imej diperlukan bagi membantu pakar radiologi dalam mentafsir imej dan memisahkan wilayah tumor bagi mengurangkan jumlah positif yang palsu. Dalam kajian ini, pendekatan segmentasi dengan ciri-ciri automatik dibangunkan untuk tumor MRI payudara. Kaedah bermula dengan pemerolehan data diikuti oleh proses prapemprosesan. Ini diikuti dengan proses pengecualian garis kulit payudara menggunakan kaedah bersepadu Level Set Active Contour and Morphological Thinning. Berikutnya, kesan penting dikesan menggunakan kaedah Mean Maximum Raw Thresholding (MMRT) dicadangkan. Kemudian, pada fasa segmentasi tumor, dua kaedah diubahsuai Seeded Region Growing (SRG) dicadangkan; iaitu Breast MRI Tumour menggunakan Modified Automatic SRG (BMRI-MASRG) dan Breast MRI Tumour menggunakan SRG berdasarkan Particle Swarm Optimization Image Clustering (BMRI-SRGPSOC). Data set MRI payudara RIDER digunakan untuk penilaian dan keputusan dibandingkan dengan data set sebenar (ground truth). Daripada analisis keputusan, dapat diperhatikan bahawa pendekatan yang dicadangkan mencatat hasil-hasil hasilan yang tinggi menerusi pelbagai langkah. Keputusan pengecualian garis kulit mencatat purata prestasi yang tinggi bagi kedua-dua peringkat peringkat segmentasi sempadan (kepekaan = 0.81 dan ketentuan = 0.94 dan peringkat penyingkiran kawasan kulit (kepekaan = 0.86 dan ketentuan = 0.97). Penilaian kualiti MMRT menunjuk keputusan lebih jitu dengan purata PSNR = 69.97 dan MSE = 0.01. Dalam fasa segmentasi tumor, keputusan-keputusan kepekaan untuk dua kaedah yang dicadangkan; BMRI-MASRG dan BMRI-SRGPSOC, menunjukkan hasil segmentasi yang lebih tepat dengan purata masing-masingnya 0.82 dan 0.84. Begitu juga, hasil ketentuan mencatat prestasi lebih baik berbanding dengan cara sebelumnya. Purata BMRI-MASRG dan BMRI-SRGPSOC adalah masing-masingnya 0.90 dan 0.91.