Abstract Mammography är en primär avbildningsmetod för bröstcancer diagnos. Det är en viktig fråga att exakt identifiera och separera bröstmuskler (PM) från bröstvävnad. Hough-transform-baserade metoder är vanliga för partikeldetektion. Men deras föreställningar är känsliga när PM-kanter inte kan avbildas med raka linjer. I denna studie presenterar vi en ny pectoral muskelidentifiering algoritm som använder statistiska funktioner pixel svar. Först, Anderson-Darling godhet-of-fit test används för att extrahera en funktionsbild genom att anta icke-Gaussianity för PM gränser. För det andra tillämpades ett globalt viktningssystem baserat på PM:s placering på funktionsbilden för att undertrycka icke-PM-regioner. Från den viktade bilden detekteras en preliminär uppsättning delar av bröstmusklernas gräns genom radvis toppdetektering. Ett iterativt förfarande baserat på eggkontinuitet och orientering används för att bestämma den slutliga partikelgränsen. Våra resultat på en offentlig mammografidatabas bedömdes med hjälp av fyra prestandamått: den falska positiva hastigheten, den falska negativa hastigheten, Hausdorff-avståndet och den genomsnittliga distansen. Jämfört med tidigare studier visar vår metod den senaste prestandan i form av fyra åtgärder.
Liu m.fl. REF föreslog en pectoral muskelidentifiering metod som använder statistiska funktioner pixel svar.
Pectoral Muscle Detection in Mammograms Using Local Statistical Features
{'venue': 'Journal of Digital Imaging', 'journal': 'Journal of Digital Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}