Syfte: Att utveckla en ny strukturfältsorientering metod som kombinerar en förkunskaper, lokal och global information för automatisk identifiering av bröstmuskler på mammografier. Metoder: Författarna utformade en lutningsbaserad riktningskärna  för att förbättra de linjära strukturstrukturerna, och en gradientbaserad texturanalys för att extrahera en texturorienteringsbild som representerade den dominerande texturorienteringen vid varje pixel. Konsistensorienteringsbilden förstärktes av ett andra GDK-filter för extraktion av åsspetsar. De extraherade åspunkterna validerades och åsarna som var mindre benägna att ligga på bröstgränsen togs bort automatiskt. En kortaste sökväg metod användes för att generera en sannolikhetsbild som representerade sannolikheten för att varje återstående åspunkt låg på den sanna pectoral gränsen. Slutligen spårades pectoral gränsen genom att söka efter åsarna punkter med den högsta sannolikheten ligger på pectoral gränsen. En datauppsättning på 130 MLO-vyer digitaliserade filmmammogram från 65 patienter användes för att träna TFO-algoritmen. En oberoende datauppsättning på 637 MLO-view DFM från 562 patienter användes för att utvärdera dess prestanda. En annan oberoende datauppsättning på 92 MLOview fullfältsdigitala mammografier från 92 patienter användes för att bedöma TFO-algoritmens anpassningsförmåga till FFDM. Den pectoral gräns detektion noggrannhet TFO-metoden kvantifierades genom jämförelse med en erfaren radiologs manuellt dragna pectoral gräns med hjälp av tre prestandamått: Den procentuella överlappning område  på Poa, Hausdorff avstånd  på Hdist. Resultat: Medelvärdet och standardavvikelsen för POA, Hdist, och AvgDist var 95,05% 3,6%, 3.451 till 2.16 mm, respektive 1.12 till 0,82 mm. För POA-måttet hade 91,5 %, 97,3 % och 98,9 % av datorn pectorala muskler över 90 %, 85 % respektive 80 %. För avståndsmåtten, 85,4% och 98,0% av datorn upptäckte pectorala gränser hade Hdist inom 5 respektive 10 mm, respektive 99,4% av datorn upptäckta pectoral muskelgränser hade AvgDist inom 5 mm från radiologens manuellt dragna gränser. Slutsatser: Pectoralmuskeln på DFMs kan detekteras exakt med den automatiserade TFO-metoden. Förstudien av att tillämpa samma pectoral muskelidentifieringsalgoritm på FFDMs utan omskolning visar att TFO-metoden är någorlunda robust mot skillnaderna i bildegenskaper mellan de digitaliserade och digitala mammogram.
Zhou REF utvecklade en ny strukturfältsorienteringsmetod som kombinerar en förkunskaper och lokal och global information för automatisk identifiering av bröstmuskelregion.
Computerized image analysis: texture-field orientation method for pectoral muscle identification on MLO-view mammograms.
{'venue': 'Medical physics', 'journal': 'Medical physics', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}