Klasifikacija dojki prema gustoći izborom značajki

• Published in: Automatika Vol. 53; no. 4; p. 362
• Main Authors: Muštra, Mario, Grgić, Mislav, Delač, Krešimir
• Format: Paper
• Language: Croatian; English
• Published: KoREMA - Hrvatsko društvo za komunikacije,računarstvo, elektroniku, mjerenja i automatiku 05.12.2012
• Subjects: Breast Density; Classification; Feature Selection; Gustoća dojke; Haralick Features; Haralickove značajke; izbor značajki; klasifikacija; Soh Features; Sohove značajke
• ISSN: 0005-1144; 1848-3380
• DOI: 10.7305/automatika.53-4.281

Mamografija je rendgenska metoda koja daje dobre rezultate pri slikanju dojki koje imaju manju gustoću, dok joj osjetljivost značajno opada pri snimanju dojki veće gustoće i time može doći do lažno pozitivnih rezultata. Poznavanje gustoće dojke može biti korisno kod algoritama za automatsku detekciju zbog mogućnosti određivanja praga odluke na osnovi tog znanja. S obzirom na to da ukupni intenzitet pojedinog mamograma nije izravno povezan s gustoćom, odlučili smo se promatrati gustoću kao problem klasifikacije teksture. U ovom radu predlažemo klasifikaciju dojki prema gustoći izborom izdvojenih značajki intenziteta prvog i drugog reda za različite klasifikatore. Za određivanje prikladnih značajki koristili smo različite metode i tako dobivene značajke pokazale su bolju točnost klasifikacije za odabrane klasifikatore. Točnost klasifikacije testirali smo na bazi mamografskih slika mini-MIAS i bazi digitalnih mamografskih slika KBD-FER s različitim brojem kategorija u koje su slike bile podijeljene. Postignuta točnost klasifikacije proteže se između 97,2 % i 76,4 % za različit broj kategorija u koje su mamogrami podijeljeni.