Abstrakt. I detta dokument presenteras en datorstödd strategi för att öka misstänkta lesioner i digitala mammografier. Den utvecklade algoritmen förbättrar på en välkänd preprocessor filter som heter kontrastbegränsad adaptiv histogram equalization (CLAHE) för att ta bort buller och intensitet inhomogenities. Det föreslagna förbehandlingsfiltret, som kallas fuzzy kontrastbegränsad adaptiv histogramutjämning (FCLAHE), utför icke-linjär förbättring. Filtret eliminerar buller och intensitet inhomogeniteter i bakgrunden samtidigt som den naturliga grå nivå variationer av mammografiska bilder inom misstänkta lesioner. Vi använde Catarious segmenteringsmetod (CSM) för att jämföra segmenteringsnoggrannheten i två scenarier: när det inte finns något förbehandlingsfilter, och när det föreslagna förbehandlingsfiltret appliceras på den ursprungliga bilden. Det föreslagna filtret har utvärderats på 50 riktiga mammografiska bilder och de experimentella resultaten visar en genomsnittlig ökning av segmenteringsnoggrannheten med 14,16 % när det nya filtret appliceras.
Rahmati m.fl. REF använde fuzzy CLAHE som ett förbehandlingsfilter för att eliminera buller och intensitet inhomogeniteter i mammogram för att förbättra segmentering av massorna.
A New Preprocessing Filter for Digital Mammograms
{'venue': 'ICISP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}