基于熵、分形维数与强度值统计分析在乳腺摄影中对肿瘤与微钙化的表征
医学物理
2021-09-03 v2
摘要
乳腺摄影图像的数字分析是临床评估的互补工具，常用于识别乳腺片中的肿瘤和/或微钙化。近期的乳腺摄影设备可利用该方法自动分类它们。发现并分类此类区域的困难源于不同因素，如：图像采集方法、过度明亮、组织相似的生理与放射学特性等。本文提出分形维数与熵的数值计算可作为工具，用于自动分割并区分数字乳腺片中的恶性肿瘤和/或微钙化。研究包括将图像分割为背景与确诊恶性肿瘤和/或微钙化两个区域，计算其分形维数与熵值，并发现它们之间的相关性。分析在来自医院局部的微钙化灰度重数字化图像与来自公共数据库的恶性肿瘤灰度重数字化图像上进行。由这些重数字化图像，能够给出与诊断所提供的完全一致的坐标。对于任意图像，最高强度值位于肿瘤和/或微钙化区域，导致分形维数高于图像其余部分，而熵值较低，缘于这些区域强度的均匀性。为完成本研究，对每区域强度集合进行了数据分析。这得以依据强度值区分感兴趣区域，其取值大于 3 {\sigma}。最后，展示了一种可视化突出恶性肿瘤和/或微钙化的技术。
引用
@article{arxiv.2101.11090,
title = {Tumor and microcalcification characterization using Entropy, Fractal Dimension and intensity values statistical analysis in mammography},
author = {Cristian Heber Zepeda Fernández and Minerva Guadalupe Vázquez Domínguez and Eduardo Moreno Barbosa and Benito de Celis Alonso and Karla Herrera and Mario Rodríguez Cahuantzi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.11090},
year = {2021}
}