[論文レビュー] Fractal-Based Detection of Microcalcification Clusters in Digital Mammograms

P. Shanmugavadivu, V. Sivakumar|arXiv (Cornell University)|Apr 30, 2013

Fractal and DNA sequence analysis参考文献 11被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、従来のソーベル演算子における固定されたファUDGE要因を置き換えるために、フラクタル次元とハースト係数を用いた、デジタルマンモグラムにおける微小石灰化巣のフラクタルベースのエッジ検出手法を提案する。画像固有の特性に適応するエッジ検出により、従来手法に比べて優れた精度を達成し、早期がんの兆候の検出が向上することを示している。

ABSTRACT

In this paper, a novel method for edge detection of microcalcification clusters in mammogram images is presented using the concept of Fractal Dimension and Hurst co-efficient that enables to locate the microcalcifications in the mammograms. This technique detects the edges accurately than the ones obtained by the conventional Sobel method. Generally, Sobel method detects the edges of the regions/objects in an image using the Fudge factor that assumes its value as 0.5, by default. In this proposed technique, the Fudge factor is suitably replaced with Hurst Co-efficient, which is computed as the difference of Fractal dimension and the topological dimension of a given input image. These two dimensions are image-dependent, and hence the respective Hurst co-efficient too varies with respect to images. Hence, the image-dependent Hurst co-efficient based Sobel method is proved to produce better results than the Fudge factor based Sobel method. The results of the proposed method substantiate the merit of the proposed technique.

研究の動機と目的

• デジタルマンモグラムにおける微小石灰化巣の検出精度を向上させること。
• 従来のソーベルエッジ検出法における固定されたファUDGE要因の制限を解消すること。
• フラクタル次元とトポロジカル次元から導出される、画像に適応するパラメータ―であるハースト係数を導入すること。
• 提案手法が標準的なソーベルベースのエッジ検出法よりも優れていることを、マンモグラフィ画像において検証すること。

提案手法

• 本手法は、ボックスカウント法または類似手法を用いて、入力画像のフラクタル次元を計算する。
• 画像のトポロジカル次元を、次元性の基準として決定する。
• フラクタル次元とトポロジカル次元の差としてハースト係数を計算し、画像依存のものとする。
• 画像依存のハースト係数を、ソーベルエッジ検出アルゴリズムにおけるデフォルトのファUDGE要因（0.5）に置き換える。
• 適応的なハースト係数を用いた修正されたソーベル演算子を用いてエッジ検出を行い、境界の局所化を強化する。
• 得られたエッジは、空間的クラスタリングと強度パターンに基づいて、微小石灰化巣の検出に分析される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 フラクタルから導出された画像に適応するパラメータを用いることで、マンモグラムにおけるエッジ検出の精度が向上するか？
• RQ2 可変なハースト係数を用いたソーベル演算子の性能は、固定されたファUDGE要因を用いた標準的手法と比べてどのように異なるか？
• RQ3 提案手法は、従来手法と比較して、微小石灰化巣の検出をどの程度向上させるか？
• RQ4 ハースト係数は、医療画像のエッジ検出においてファUDGE要因の信頼性があり安定した代替手段とみなせるか？

主な発見

• 提案手法は、固定されたファUDGE要因を用いた従来のソーベル法よりも、微小石灰化巣のエッジ検出においてより高い精度を達成した。
• 画像依存のハースト係数の使用により、微小石灰化の境界の局所化が向上した。
• その適応性のおかげで、多様なマンモグラム画像において一貫した性能を示した。
• デフォルトのファUDGE要因をフラクタルベースのパラメータに置き換えることで、検出の信頼性が向上することが裏付けられた。