[논문 리뷰] Comparing Methods for segmentation of Microcalcification Clusters in Digitized Mammograms

Hajar Moradmand, Saeed Setayeshi외 1명|arXiv (Cornell University)|2012. 01. 28.

AI in cancer detection참고 문헌 9인용 수 13

한 줄 요약

이 논문은 파형기반 강화와 형태학적 연산을 적용한 후, 적응형 임계처리와 분수 분할을 비교 평가하는 웨이브릿 기반 강화를 사용한 디지털 유방 조영 사진에서 미세결석 군집(MCCs)을 위한 컴퓨터 지원 진단 시스템을 제안한다. 연구 결과, 적응형 임계처리가 분수 분할보다 MCC 영역을 더 정확하게 추출하여 조기 유방암 진단에서 더 높은 민감도와 특이도를 제공함을 확인하였다.

ABSTRACT

The appearance of microcalcifications in mammograms is one of the early signs of breast cancer. So, early detection of microcalcification clusters (MCCs) in mammograms can be helpful for cancer diagnosis and better treatment of breast cancer. In this paper a computer method has been proposed to support radiologists in detection MCCs in digital mammography. First, in order to facilitate and improve the detection step, mammogram images have been enhanced with wavelet transformation and morphology operation. Then for segmentation of suspicious MCCs, two methods have been investigated. The considered methods are: adaptive threshold and watershed segmentation. Finally, the detected MCCs areas in different algorithms will be compared to find out which segmentation method is more appropriate for extracting MCCs in mammograms.

연구 동기 및 목표

• 디지털 유방 조영 사진에서 미세결석 군집(MCCs)을 정확하게 분할하여 조기 유방암을 보다 효과적으로 진단하고자 한다.
• 웨이브릿 변환과 형태학적 연산을 통해 유방 조영 사진의 이미지 품질을 향상시켜 이후 분할 과정을 용이하게 하고자 한다.
• MCC 탐지에 대해 적응형 임계처리와 분수 분할 방법의 성능을 비교하고자 한다.
• 임상적 유방 조영 영상에서 MCC 영역을 추출하는 데 가장 효과적인 분할 기법을 규명하고자 한다.

제안 방법

• 이미지 대비를 향상시키고 노이즈를 감소시키기 위해 이산 웨이브릿 변환(DWT)을 사용해 유방 조영 사진을 전처리한다.
• 이미지 특징을 더욱 정교하게 다듬고 미세결석의 가시성을 향상시키기 위해 형태학적 연산을 적용한다.
• 지역 밀도 변화를 기반으로 MCC 영역을 분할하기 위해 적응형 임계처리를 구현한다.
• 이미지를 고도 표면으로 간주하고 국부 최소값을 식별함으로써 분수 분할을 적용해 MCC를 탐지한다.
• 전처리 및 분할 기법을 조합하여 탐지 정확도를 향상시킨다.
• 검출된 MCC 영역의 시각적 및 정량적 비교를 통해 분할 결과를 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 디지털 유방 조영 사진에서 미세결석 군집을 탐지할 때, 적응형 임계처리와 분수 분할 중 어떤 방법이 더 정확한 탐지 성능을 보이는가?
• RQ2 웨이브릿 기반 전처리가 이후 분할 알고리즘의 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 형태학적 연산이 미세결석 군집의 분할 성능을 어느 정도 향상시키는가?
• RQ4 적응형 임계처리와 분수 분할 간의 비교적 민감도와 특이도는 각각 어떻게 되는가?

주요 결과

• 적응형 임계처리가 분수 분할보다 미세결석 군집 분할에서 뛰어난 성능을 보였다.
• 웨이브릿 변환과 형태학적 연산의 조합이 이미지 품질을 크게 향상시키고, 미세결석의 가시성을 높였다.
• 분수 분할은 과다 분할을 일으켜 조각난 영역과 임의의 양성 결과를 초래하는 경향이 있었다.
• 적응형 임계처리는 높은 민감도를 기록하였고, MCC의 형태를 잘 유지하여 임상적 적용에 더 적합하였다.