Mammogram är röntgenbilder av mänskliga bröst som normalt används för att upptäcka bröstcancer. Förekomsten av bröstmuskel i mammogram kan störa upptäckten av bröstcancer eftersom bröstmuskeln och mammografiska parenkyma verkar vara likartade. Så, undertryckande eller uteslutning av bröstmuskeln från mammogram krävs för datorstödd analys som kräver identifiering av bröstmuskeln. Huvudsyftet med denna studie är att föreslå en automatiserad metod för att effektivt identifiera bröstmuskeln i mediolaterala snedseende mammografier. Denna metod använder en föreslagen graf skär-baserad bild segmentering teknik för att identifiera bröstmuskelkanten. Den identifierade bröstmuskelkanten har visat sig vara trasig. Därför är bröstmuskeln smidigt representeras med Bezier kurva som använder de styrpunkter som erhålls från bröstmuskeln kanten. Det föreslagna arbetet testades på en offentlig datauppsättning av mediolaterala oblique-vymammogram som erhållits från mammografiska bildanalyssällskapets databas, och dess prestanda jämfördes med de senaste metoderna som rapporterats i litteraturen. De genomsnittliga falskt positiva och falskt negativa värdena för den föreslagna metoden över slumpmässigt utvalda 84 mammografier beräknades till 0,64% respektive 5,58%. Dessutom, när det gäller antalet resultat med små fel, den föreslagna metoden out utför befintliga metoder. Dessa resultat indikerar att den föreslagna metoden kan användas för att korrekt identifiera bröstmuskeln på medio-lateral sned sikt mammogram.
Camilus och medarbetare REF använde en graf klippa metod följt av Bezier kurva utjämning.
Computer-Aided Identification of the Pectoral Muscle in Digitized Mammograms
{'venue': 'Journal of Digital Imaging', 'journal': 'Journal of Digital Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}