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J-GLOBAL ID：201002284140427030   整理番号：10A0670163

マンモグラフィーによる微小石灰化(個所)の検出のためのファジィC-Meanで駆動されるFHCE(Frequency Histogram of Connected Elements)コンテックスセグメンテーション方法

Fuzzy C-means-driven FHCE contextual segmentation method for mammographic microcalcification detection

著者 (8件)： BOUGIOUKOS P (Univ. Patras, Rio-Patras, GRC) ,  GLOTSOS D (Technological Educational Inst. Athens, Athens, GRC) ,  KOSTOPOULOS S (Univ. Patras, Rio-Patras, GRC) ,  DASKALAKIS A (Univ. Patras, Rio-Patras, GRC) ,  KALATZIS I (Technological Educational Inst. Athens, Athens, GRC) ,  DIMITROPOULOS N (EUROMEDICA, Athens, GRC) ,  NIKIFORIDIS G (Univ. Patras, Rio-Patras, GRC) ,  CAVOURAS D (Technological Educational Inst. Athens, Athens, GRC)
資料名： Imaging Science Journal  (Imaging Science Journal)
巻： 58  号： 3  ページ： 146-154  発行年： 2010年06月 
JST資料番号： D0155A  ISSN： 1368-2199  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マンモグラフィーによる胸部の微小石灰化個所の検出のために用いられる,ファジィC-Mean法ソフトで駆動されるFHCE(FrequencyHistogram of Connected Elements)コンテックスセグメンテーション・アルゴリズムを提案した。FHCEは設定される閾値に大きく依存する弱点がある。これまで最適閾値を自動的に決める方法はなかった。本報ではファジィC-Means法によるクラスターアルゴリズムにより,FHCEの最適閾値を自動的に決定する方法を提案した。このアルゴリズムはマンモグラフィーの石灰化個所のセグメンテーションを容易にするために,画像処理の構造的シーケンスの一部として適用される。胸部の組織構造により個々に異なるマンモグラフィーに応じて画像ごとに閾値が設定され,グレーレベルパターンが検出され,石灰化個所が摘出される。100のマンモグラフィー画像事例に対し本アルゴリズムを適用した結果,93~98%の検出率で検出することができた。

シソーラス用語： *乳房撮影 ,  *石灰化 ,  検出 ,  セグメンテーション ,  画像処理 ,  クラスタ分析 ,  閾値 ,  フィルタリング
準シソーラス用語： *マンモグラフィー ,  *微小石灰化 ,  異常検出 ,  画像セグメンテーション ,  クラスタリングアルゴリズム ,  ファジィC-Means法 ,  検出率

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (5件)： マンモグラフィー ,  微小石灰化 ,  個所 ,  ファジィ ,  セグメンテーション