Statistical Texture Model for mass Detection in Mammography
RESUMEN: En el contexto de procesamiento de imágenes para detección de masas en mamografía, la textura es una característica clave para distinguir tejido anormal del normal. Recientemente un modelo de textura basado en mezcla de gaussianas multivariadas fue propuesto. El modelo produce imágenes Tue...
- Autores:
-
Fernández Mc-Cann, David Stephen
Gallego Ortiz, Nicolás
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2013
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/35673
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10495/35673
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- Palabra clave:
- Ingeniería Biomédica
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Cáncer de Seno
Breast Neoplasms
Radiodiagnóstico
Diagnostic Imaging
Métodos estadísticos
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Modelos matemáticos
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Modelo estadístico de textura para detección de masas en mamografía |
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RESUMEN: En el contexto de procesamiento de imágenes para detección de masas en mamografía, la textura es una característica clave para distinguir tejido anormal del normal. Recientemente un modelo de textura basado en mezcla de gaussianas multivariadas fue propuesto. El modelo produce imágenes Tue son mapas probabilísticos de la normalidad de la textura y fue propuesto como una ayuda de visualización para diagnostico por médicos expertos. En este artículo la usabilidad de dicho modelo es estudiada para detección automática de masas. Una estrategia de segmentación es propuesta y evaluada en 79 casos de mamografía. |
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Una estrategia de segmentación es propuesta y evaluada en 79 casos de mamografía.ABSTRACT: In the context of image processing algorithms for mass detection in mammography, texture is a key feature to be used to distinguish abnormal tissue from normal tissue. Recently, a texture model based on a multivariate gaussian mixture was proposed, of which the parameters are learned in an unsupervised way from the pixel intensities of images. The model produces images that are probabilistic maps of texture normality and it was proposed as a visualization aid for diagnostic by clinical experts. In this paper, the usability of the model is studied for automatic mass detection. A segmentation strategy is proposed and evaluated using 79 mammography cases.COL00390455Application/pdfspaUniversidad de los Andes, Facultad de IngenieríaGEPAR-Grupo de Electrónica de Potencia, Automatización y RobóticaBogotá, Colombiainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1https://purl.org/redcol/resource_type/ARTArtículo de investigaciónhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Statistical Texture Model for mass Detection in MammographyModelo estadístico de textura para detección de masas en mamografíaIngeniería BiomédicaBiomedical EngineeringCáncer de SenoBreast NeoplasmsRadiodiagnósticoDiagnostic ImagingMétodos estadísticosStatistical methodsModelos matemáticosMathematical modelshttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_7377Rev. 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