Inledning: Bröstcancer är den första ledande dödsorsaken för kvinnor i Brasilien såväl som i de flesta länder i världen. På grund av förhållandet mellan brösttätheten och risken för bröstcancer är klassificeringen av brösttätheten i medicinsk praxis endast visuell och beroende av yrkeserfarenhet, vilket gör denna uppgift mycket subjektiv. Syftet med detta papper är att undersöka bildfunktioner baserade på histogram och Haralick textur deskriptorer för att separera mammografiska bilder i kategorier av brösttäthet med hjälp av en Artificiell Neural Network. Metoder: Vi använde 307 mammografiska bilder från INbreast digital databas, extrahera histogram funktioner och textur deskriptorer av alla mammografier och välja dem med K-medel teknik. Därefter användes dessa grupper av utvalda funktioner som ingångar av ett artificiellt neuralt nätverk för att automatiskt klassificera bilderna i de fyra kategorier som rapporterats av radiologer. Resultat: En genomsnittlig noggrannhet på 92,9% erhölls i några få tester med endast några av Haralick textur deskriptorer. Dessutom ökade noggrannheten till 98,95% när texturdeskriptorer blandades med vissa funktioner baserade på ett histogram. Slutsats: Texture deskriptorer har visat sig vara bättre än grå nivåer funktioner på differentiera bröstdensiteter i mammografiska bilder. Från detta papper var det möjligt att automatisera funktionsvalet och klassificeringen med godtagbara felfrekvenser eftersom extraktionen av funktionerna är lämplig för egenskaperna hos de bilder som involverade problemet.
Carneiro m.fl. REF använde histogram och Haralick textur deskriptorer som en ingång till en.
Breast density pattern characterization by histogram features and texture descriptors
{'venue': None, 'journal': 'Research on Biomedical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}