Abstract-mammogram är röntgenbilder av bröstet som används för att upptäcka bröstcancer. När mammogram analyseras med hjälp av dator bör bröstmuskeln helst uteslutas från behandling som är avsedd för bröstvävnaden. Av detta och andra skäl är det viktigt att identifiera och segmentera ut bröstmuskeln. I detta papper, en ny, adaptiv algoritm föreslås att automatiskt extrahera bröstmuskeln på digitaliserade mammografier; den använder kunskap om position och form av bröstmuskeln på mediolaterala sneda vyer. Pectoralkanten uppskattas först av en rak linje som är validerad för korrekt placering och orientering. Denna uppskattning förfinas sedan med hjälp av iterativ "cliff detection" för att avgränsa pectoral marginalen mer exakt. Slutligen, en sluten region, som representerar bröstmuskeln, genereras som en segmentering mask. Algoritmen befanns vara robust till de stora variationerna i utseendet av bröst kanter, till tät överlappande körtelvävnad, och till artefakter som klibbiga tejp. Algoritmen har tillämpats på hela Mammographic Image Analysis Society (MIAS) databas av 322 bilder. Segmenteringsresultaten utvärderades av två experter på mammografiska radiologer, som bedömde 83,9 % av kurvsegmenteringarna som lämpliga eller bättre.
För att klara av denna obekväma REF först uppskattade rät linje avgränsa pectoral muskel med iterativa trösklar och sedan raffinerad denna linje genom klippa upptäckt att vara i linje med pectoral muskelgräns krökning.
Automatic pectoral muscle segmentation on mediolateral oblique view mammograms
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Mathematics', 'Computer Science']}