طبقه‌بندی توده‌های سرطانی سینه با استفاده از ویژگی‌های ریخت‌شناسی توده و ويژگي‌هاي بافتی تصاویر سونوگرافی در ناحيه داراي توده و نواحي اطراف آن
الموضوعات :رستم‌علي جهان‌ديده 1 , حمید بهنام 2 , نسرین احمدي‌نژاد 3
1 - دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات تهران
2 - دانشگاه علم و صنعت ایران
3 - مجتمع بیمارستانی امام خمینی (ره)
الکلمات المفتاحية: سونوگرافيطبقه‌بندي سرطان سينهحذف اسپكلويژگي‌هاي ريخت‌شناسي و بافتي,
ملخص المقالة :
اولتراسوند يك ابزار تشخيصي بسيار مهم براي تفكيك توده‌هاي بدخيم و خوش‌خيم سرطان سينه مي‌باشد. تفسيرهايي كه بر روي تصاوير اولتراسوند انجام مي‌شود در برخي موارد دچار انحراف مي‌شود و خطاي انساني نمود پيدا مي‌كند. يك سيستم كمكي رايانه‌اي مي‌تواند براي متخصص نظر ثانويه‌اي را ايجاد كند و در طبقه‌بندي توده‌ها به دو گروه خوش‌خيم و بدخيم مؤثر باشد. در تحقيقات گذشته توانايي تحليل بافتي تصاوير سونوگرافي در طبقه‌بندي ضايعات نشان داده شده است. در تحليل‌هاي صورت‌گرفته ويژگي‌هاي بافتي ناحيه داراي توده مد نظر بوده است در حالي كه مفسران تصاوير اولتراسوند براي تشخيص نوع توده، نواحي اطراف توده را نيز مورد توجه ويژه قرار مي‌دهند. با توجه به اين مسئله در اين مطالعه به بررسي ويژگي‌هاي مؤثر اطراف توده در تشخيص نوع توده پرداخته‌ايم. از اين رو چهار ويژگي بافتي از سه ناحيه (ناحيه داراي توده، ناحيه پشت توده و ناحيه هم‌عمق و مجاور ناحيه پشت توده) به‌همراه ويژگي‌هاي ريخت‌شناسي توده مورد بررسي قرار گرفت. اين ويژگي‌ها در شش حالت تركيبي مورد بررسي قرار گرفتند و نتايج معناداري حاصل شد. براي طبقه‌بندي از ابزار شبكه عصبي نوع MLP استفاده شد. پايگاه داده‌ها با 36 تصوير شكل گرفت كه نتايج تشخيص آنها توسط آزمايش‌هاي پاتولوژيك به‌صورت 18 تصوير خوش‌خيم و 18 تصوير بدخيم مورد تأييد قرار گرفت.
[1] W. M. Chen, R. F. Chang, S. J. Kuo, C. S. Chang, W. K. Moon, S. T. Chen, and D. R. Chen, "3 - D ultrasound texture classification using run difference matrix," Ultrasound in Med. & Biol., vol. 31, no. 6, pp. 763-770, Jun. 2005.
[2] R. F. Chang, W. J. Wu, W. K. Moon, and D. R. Chen, "Automatic ultrasound segmentation and morphology based diagnosis of solid breast tumors," Breast Cancer Research Treatment, vol. 89, no. 2, pp. 179-185, Jan. 2005.
[3] D. R. Chen, R. F. Chang, W. J. Wu, W. K. Moon, and W. L. Wu, "3-D breast ultrasound segmentation using active contour model," Ultrasound in Med. & Biol., vol. 29, no. 7, pp. 1017-1026, Jul. 2003.
[4] D. R. Chen and R. F. Chang, "Diagnosis of breast tumors with sonographic texture analysis using wavelet transform and neural network," Ultrasound in Med. & Biol., vol. 28, no. 10, pp. 1301-1310, Oct. 2002.
[5] H. Yoshida, D. D. Casalino, B. Keserci, A. Coskun, O. Ozturk, and A. Savranlar, "Wavelet - packet - based texture analysis for differentiation between benign and malignant liver tumours in ultrasound images," Phys. Med. Biol., vol. 48, no. 22, pp. 3735-3753, Nov. 2003.
[6] S. F. Huang, R. F. Chang, D. R. Chen, and W. K. Moon, "Characterization of spiculation on ultrasound lesions," IEEE Trans. on Medical Imaging, vol. 23, no. 1, pp. 111-121, Jan. 2004.
[7] W. J. Kuo, R. F. Chang, C. C. Lee, W. K. Moon, and D. R. Chen, "Retrieval technique for the diagnosis of solid breast tumors on sonogram," Ultrasound in Med. & Biol., vol. 28, no. 7, pp. 903-909, Jul. 2002.
[8] D. R. Chen and R. F. Chang, "Texture analysis of breast tumors on sonograms," Seminars in Ultrasound, CT, and MRI, vol. 21, no. 4, pp. 308-316, Aug. 2000.
[9] R. G. Barr, "Breast ultrasound: a bright future," Medica Mundi, vol. 45, no. 2, pp. 8-13, Jul. 2001.
[10] P. Perona and J. Malik, "Scale - space and edge detection using anisotropic diffusion," IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 12, no. 7, pp. 629-639, Jul. 1990.
[11] Y. Yu and T. Scott, "Speckle reducing anisotropic diffusion," IEEE Trans. on Image Processing, vol. 11, no. 11, pp. 1260-1270, Nov. 2002.
[12] S. Lobregt and M. A. Viergeve, "A discrete dynamic contour model," IEEE Trans. on Medical Imaging, vol. 14, no. 1, pp. 12-24, Mar. 1995.
[13] B. Leroy, I. Herlin, and L. D. Cohen, "Multi - resolution algorithms for active contour models," in Proc. of 12th Int. Conf. on Analysis and Optimization of Systems, vol. 219, pp. 58-65, 1996.
[14] M. Mignotte and J. Meunier, "A multiscale optimization approach for the dynamic contour - based boundary detection issue," ELSEVIER Computerized Medical Imaging and Graphics, vol. 25, no. 3, pp. 265-275, 2001.
[15] L. D. Cohen, "On active contour models and balloons," CVGIP: Image Undrestanding, vol. 53, no. 2, pp. 1-18, Mar. 1991.
[16] C. Xu and J. L. Prince, "Generalized gradient vector flow external forces for active contours," Signal Proccessing - an International J., vol. 71, no. 2, pp. 131-139, Dec. 1998.
[17] T. S. Lee, "Canny edge detection," 2002. http://www.pages.drexel.edu/~pyo22/students/designTeams/kite2001WorkFolder/cannyEdgeDetector.pdf
[18] M. Aleman - Flores, P. Aleman - Flores, L. Alvarez - Leon, J. M. Santana - Montesdeoca, R. Fuentes - Pavon, and A. T. Pino, "Computational techniques for the support of breast tumor diagnosis on ultrasound images," 2003. http://serdis.dis.ulpgc.es/~maleman/PDF/IUCTC03.pdf
[19] W. J. Kuo, R. F. Chang, C. C. Lee, W. K. Moon, and D. R. Chen, "Retrieval technique for the diagnosis of solid breast tumors on sonogram," Ultrasound in Med. & Biol., vol. 7, no. 7, pp. 903-909, Jul. 2002.
[20] D. R. Chen, R. F. Chang, Y. L. Huang, Y. H. Chou, C. M. Tiu, and P. P. Tsai, "Texture analysis of breast tumors on sonograms," Seminars in Ultrasound, CT, and MRI, vol. 21, no. 4, pp. 308-316, Aug. 2000.
[21] W. M. Chen, "Breast cancer diagnosis using three - dimentional ultrasound and pixel relation analysis," Ultrasound in Med. & Biol., vol. 29, no. 7, pp. 1027-1035, Jul. 2003.
[22] D. R. Chen, R. F. Chang, W. M. Chen, and W. K. Moon, "Computer- aided diagnosis for 3 - dimensional breast ultrasonography," Arch Surg., vol. 138, no. 3, pp. 296-302, Mar. 2003.
