استخدام تحويلي Top-Hat و Bottom-Hat لتحسين تباين صور الماموغرام
Abstract
التصوير الشعاعي للثدي (الماموغرام) هو تقنية تستخدم على نطاق واسع للكشف عن سرطان الثدي، فبالرغم من وجود تقنيات أخرى مختلفة للكشف عن سرطان الثدي إلا أن التصوير الشعاعي للثدي هو الأسلوب الأكثر موثوقية وفعالية في الكشف المبكر عن سرطان الثدي. إن الصور التي يتم الحصول عليها عن طريق التصوير الشعاعي للثدي هي ذات تباين منخفض وهذا ما يسبب مشكلة لأطباء الأشعة لتشخيص المرض من هذه الصور، إذاً، تستخدم تقنيات معالجة الصورة في الحصول على صور ذات جودة عالية، بهدف استخلاص أي نوع من المعلومات منها، لذلك وضعت العديد من الخوارزميات لتحسين تباين الصورة خلال السنوات الماضية. في هذا العمل، اُقْتُرِحَتْ طريقة لتحسين تباين التكلسات في صور الماموغرام، تعتمد هذه الطريقة على تطبيق تحويلي القبعة العليا Top-Hatوالقبعة السفلى Bottom –Hat والتي تعتمد على العمليات المورفولوجية الرياضية. اختبرت الطريقة على مجموعة صور ذات أنماط مختلفة من نسج الثدي من قاعدة بيانات معيارية mini-Mias . لتقييم أداء خوارزمية التحسين استخدم معيار تحسين التباين CII، ومعيار نسبة ذروة الاشارة الى الضجيج PSNR بعد كل تحسين. تشير النتائج التجريبية أن الخوارزمية المقترحة لديها القدرة على تحسين نظام التشخيص بمساعدة الحاسب (CAD) وخاصة لنسج الثدي الكثيفة. Mammography is widely used technique for breast cancer screening. There are various other techniques for breast cancer screening but mammography is the most reliable and effective technique. The images obtained through mammography are of low contrast which causes problem for the radiologists to interpret. Hence, a high quality image is mandatory for the processing of the image for extracting any kind of information. Many contrast enhancement algorithms have been developed over the years. This work presents a method to enhancement Microcalcifications in digitized mammograms. The method is based Mainly on the combination of Image Processing. The top-Hat and bottom–hat transforms are a techniques based on Mathematical morphology operations. This algorithm has been tested on mini-Mias database which have three types of breast tissues . For evaluation of performance of image enhancement algorithm, the Contrast Improvement Index (CII) and Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) have been used. Experimental results suggest that algorithm can be improve significantly overall detection of the Computer-Aided Diagnosis (CAD) system especially for dense breast.Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2017 ttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
The authors retain the copyright and grant the right to publish in the magazine for the first time with the transfer of the commercial right to Tishreen University Journal for Research and Scientific Studies - Engineering Sciences Series
Under a CC BY- NC-SA 04 license that allows others to share the work with of the work's authorship and initial publication in this journal. Authors can use a copy of their articles in their scientific activity, and on their scientific websites, provided that the place of publication is indicted in Tishreen University Journal for Research and Scientific Studies - Engineering Sciences Series . The Readers have the right to send, print and subscribe to the initial version of the article, and the title of Tishreen University Journal for Research and Scientific Studies - Engineering Sciences Series Publisher
journal uses a CC BY-NC-SA license which mean
You are free to:
- Share — copy and redistribute the material in any medium or format
- Adapt — remix, transform, and build upon the material
- The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.
- Attribution — You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
- NonCommercial — You may not use the material for commercial purposes.
- ShareAlike — If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
- No additional restrictions — You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.