Mål: Mikroförkalkningar eller MC anses vara de grundläggande symptomen i mammogram för bröstcancerdiagnos. Därför är korrekt upptäckt av MCs obligatoriskt för diagnos i tid, effektiv behandling och minskning av dödlighet på grund av bröstcancer. Mammogram analys och tolkning är en utmanande uppgift, och det finns många hinder för korrekt upptäckt av MCs såsom liten och icke-uniform form och storlek MCs kluster förutom låg kontrast kvalitet av MCs jämfört med resten av vävnaden. Dessa brister i den manuella tolkningen av MCs ökar behovet av ett automatiskt detektionssystem för att hjälpa radiologer i mammografianalys. I denna studie har ett automatiserat system utvecklats för att minimera den manuella slutsatsen och diagnostisera bröstcancer med god precision. I detta dokument föreslår vi en tvåfaldig detekteringsalgoritm. I det första steget, alla misstänkta regioner från mammografin segmenteras ut. I nästa steg matas dessa misstänkta regioner till en klassificering som sedan upptäcker om regionen var normal, godartad eller elakartad. Vi jämförde prestandan hos en Neural Network clasfier med Adaboost. ANN Classifier visar mer känslighet och specificitet men mindre noggrannhet jämfört med Adaboost för testade bilder. Övergripande resultat visar att den utvecklade algoritmen kan uppnå hög noggrannhet och effektivitet för att upptäcka och diagnostisera bröstcancerlesioner för bilder från två olika databaser som används, och även för mammografier som erhållits från ett lokalt sjukhus. Slutsats: Den föreslagna algoritmen testades för DDSM, MIAS och lokal databas och visade hög grad av övergripande noggrannhet (98,68 %) och känslighet (80,15 %).
I REF gjorde författaren en studie för att utveckla ett automatiserat system för att minimera manuell inferens och diagnostisera bröstcancer med god precision.
ANN and Adaboost application for automatic detection of microcalcifications in breast cancer
{'venue': None, 'journal': 'The Egyptian Journal of Radiology and Nuclear medicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}