非抽取二维小波谱及其在乳腺癌诊断中的使用
统计方法学
2022-01-25 v1
摘要
为提高乳腺癌检测的诊断准确性，若干研究者已使用基于小波的工具，其为辅助诊断决策提供了额外的洞察与信息。然而，此类诊断的准确性仍可改进。本文引入一种基于小波的技术，即基于非抽取小波变换（NDWT）的尺度估计，其相较于传统方法改进了尺度参数估计。NDWT 的一个显著特征是，它不在多尺度层级上抽取小波系数，从而产生冗余输出，这些输出被用于降低尺度估计量的方差。所提方法的另一个有趣特征是对输入无二进约束的自由度，而这是标准小波方法的典型要求。为比较 NDWT 方法与传统的基于正交小波变换的方法的估计性能，我们使用模拟来估计二维分数布朗场中的 Hurst 指数。模拟结果表明，所提方法改进了常规的尺度估计量并给出具有更小均方误差的估计量。我们将 NDWT 方法应用于乳腺 X 光图像的癌症或对照分类，并对南佛罗里达大学数据库中的公开可用乳腺 X 光图像，发现诊断准确率超过 80%。
引用
@article{arxiv.2201.09313,
title = {Non-decimated 2D Wavelet Spectrum and Its Use in Breast Cancer Diagnostics},
author = {Minkyoung Kang and William Auffermann and Brani Vidakovic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.09313},
year = {2022}
}