[논문 리뷰] Fractal-Based Detection of Microcalcification Clusters in Digital Mammograms

P. Shanmugavadivu, V. Sivakumar|arXiv (Cornell University)|2013. 04. 30.

Fractal and DNA sequence analysis참고 문헌 11인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 전통적인 소벨 연산자에서 고정된 푸지 계수(fudge factor)를 대체하기 위해 분수차원(Fractal Dimension)과 허스트 계수(Hurst coefficient)를 사용하여 디지털 유방촬영 영상에서 미세계결 군집의 분수기반 경계 검출 방법을 제안한다. 이미지 고유의 특성에 적응하는 경계 검출 방식을 통해 기존 방법에 비해 뛰어난 정확도를 달성하여 조기 유방암 징후를 향상된 방식으로 탐지함을 보여준다.

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.

연구 동기 및 목표

• 디지털 유방촬영 영상에서 미세세포 군집 탐지 정확도를 향상시키기 위해.
• 기존 소벨 경계 검출 방법에서 고정된 푸지 계수의 한계를 해결하기 위해.
• 분수차원과 위상차원에서 유도된 이미지 적응형 매개변수인 허스트 계수를 도입하기 위해.
• 표준 소벨 기반 경계 검출 방식에 비해 제안된 방법의 우수성을 검증하기 위해.

제안 방법

• 상자 세기 또는 유사 기법을 사용하여 입력 유방촬영 영상의 분수차원을 계산한다.
• 차원성의 기준 기준선으로서 영상의 위상차원을 결정한다.
• 분수차원과 위상차원의 차이로 허스트 계수를 계산하여 이미지에 따라 달라지는 값으로 만든다.
• 이미지에 따라 달라지는 허스트 계수를 소벨 경계 검출 알고리즘의 기본값인 푸지 계수(0.5)로 대체한다.
• 적응형 허스트 계수를 사용한 수정된 소벨 연산자를 통해 경계 국소화를 향상시킨다.
• 공간적 군집화 및 강도 패턴 기반으로 결과 경계를 분석하여 미세세포 군집 탐지 수행.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 분수에서 유도된 이미지 적응형 매개변수를 사용하면 유방촬영 영상에서 경계 검출 정확도가 향상되는가?
• RQ2 변동 가능한 허스트 계수를 사용한 소벨 연산자의 성능은 기존 고정된 푸지 계수와 비교해 어떻게 다른가?
• RQ3 제안된 방법은 기존 방법에 비해 미세세포 군집 탐지에 얼마나 향상되는가?
• RQ4 허스트 계수는 의료 영상 경계 검출에서 푸지 계수의 신뢰성 있고 안정적인 대체 수 Mittel인가?

주요 결과

• 제안된 방법은 고정된 푸지 계수를 사용한 기존 소벨 방법보다 미세세포 군집의 더 정확한 경계 검출을 달성한다.
• 이미지에 의존하는 허스트 계수의 사용으로 인해 미세세포 경계의 국소화가 향상된다.
• 이상적 특성 덕분에 다양한 유방촬영 영상에서 일관된 성능을 보여준다.
• 기본 푸지 계수를 분수기반 매개변수로 대체함으로써 탐지 신뢰성이 향상됨을 입증한다.