Mammogram tasvirlaridagi anormalliklarni ko'rish va aniqlash uchun turli xil kulrang shkaladagi intensivlik chegaralaridan foydalanish: 9 qadam

2025 Muallif: John Day | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2025-01-13 06:58

Loyihaning maqsadi turli xil fon to'qimalarining tasniflari: yog'li, yog'li bezlar va zich to'qima tasvirlarining kulrang mammogramma tasvirlarini aniqlash va ulardan foydalanish edi. Bu tasnif rentgenologlar mamogramlarni tahlil qilganda va to'qima zichligi shikastlanishlar yoki o'smalar kabi anormalliklarni yashiradimi yoki yo'qligini hisobga olishda ishlatiladi. Buning sababi shundaki, glandular to'qima va tolali biriktiruvchi to'qima kabi oddiy fiziologik tuzilmalar. Mammogrammada kalsifikatsiya va o'smalar kabi g'ayritabiiy morfologiyalar juda yorqin ko'rinadi, yog'li to'qimalar esa qora rangda ko'rinadi. Shuning uchun, massalarni eng yaxshi tasavvur qilish va aniqlash uchun piksellar zichligi darajasini boshqaradigan tasniflagichni dasturlash maqsadga muvofiq edi.

1 -qadam: Mammogramma ma'lumotlarini tashkil qilish

Men tushunishim kerak bo'lgan birinchi narsalardan biri bu ma'lumotlarni aniq, aniq va tushunarli tarzda tartibga solish edi. Bu mammogrammalarning mini-MIAS ma'lumotlar bazasidan olingan o'zgaruvchilar. Men ikkita massiv yaratdim. Birida 4 ta ustun bor:

1. Rasm raqami:
2. x massa koordinatasi
3. y massa koordinatasi
4. Mass radiusi: (Bu massaning taxminiy hajmini aniqladi

Ikkinchi qatorda tasnif ma'lumotlari mavjud:

1. Fon to'qimalarining turi: Yog '(F), Yog' bezi (G), Zich (D)
2. Massaning tavsifi: Yaxshi aniqlangan (CIRC), spikulyatsiyalangan (SPIC), aniqlanmagan boshqa (MISC) me'moriy buzilish (ARCH), assimetriya (ASYM), normal (NORM)
3. Tashxis: Xavfli (B), Xatarli (M)

Loyihaning maqsadi fon to'qimalarining har bir turi uchun eng yaxshi chegarani aniqlash bo'lgani uchun, barcha ma'lumotlar kerak emas edi. Shu bilan birga, siz o'z loyihangizni tekstura tahlilini qo'shish uchun kengaytira olasiz va klassifikatoringizni ma'lum bo'lgan ommaviy tavsiflarga qarshi sinab ko'rishingiz mumkin.

Yon eslatma: Mammogram tasvirlari tashxisi qo'yilgan ma'lumotlar bazasi har bir mamogram haqidagi ma'lumotlarni rasmlardan alohida matnli faylda joylashtirdi. Ma'lumotni matnli fayldan ajratib olish va massiv shakllariga ajratish men uchun biroz qiyin bo'ldi, lekin quyidagi havola bularning barchasini aniqlashda juda foydali bo'ldi. Shu bilan bir qatorda, sizning maqsadlaringiz uchun yuqorida joylashtirilgan kodni o'zgartiring.

Mammogramma fayl formati: mdb001 G CIRC B 535 425 197

mdb002 G CIRC B 522 280 69

TextScan yordami: https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/textsca… Mammogramma ma'lumotlar bazasi:

2 -qadam: tasvirni qayta ishlash

Xo'sh, men massalarni qanday aniqlashni bilganimda paydo bo'lgan ikkinchi narsa shundaki, ko'pgina g'ayritabiiy mamogramlar uchun men g'ayritabiiylik qayerda yoki qanchalik katta ekanligini vizual tarzda aniqlay olmadim. Shubhasiz, men tajribali rentgenolog bo'lmaganim uchun kutilgan edi. Biroq, anormalliklarni topishning eng aniq usuli (google -da uzoq izlanishlarimga ko'ra) yorqin va qorong'i joylarning kontsentratsiyasini ko'rib chiqish edi. Men birinchi navbatda tasvir kontrastini kuchaytirish uchun adaptthisteq funktsiyasidan foydalandim, so'ngra turli chegara darajalari bilan tajriba o'tkazish uchun tasvirni ikkilik tasvirga aylantirish uchun imbinarizatsiya qildim.

1. adapthisteq: Bu funksiya kontrast cheklangan adaptiv gistogramma tenglashtirish yordamida kulrang va rgb tasvirlarining intensivlik qiymatlarini o'zgartiradi. Boshqacha qilib aytganda, u intensivlik qiymatlari gistogrammasini belgilangan taqsimot turiga moslashtiradi. Bu funksiya uchun matematika havolasi quyida qo'shimcha o'qish uchun biriktirilgan.
2. imbinarize: kulrang o'lchovli tasvirdan ikkilik tasvirni ma'lum bir intensivlik ustidagi barcha piksellarni 1s ga va bu qiymatdan past bo'lgan piksellarni 0 ga belgilash orqali hosil qiladi. Men bu funktsiyani fon to'qimalarining shovqinini kamaytirish uchun optimal chegarani sinab ko'rish uchun ishlatganman.

3 -qadam: chegara kodi

Mammogrammani har xil chegaralar bilan binarizatsiya qilish uchun for loop ishlatiladi. Tasvirning kattaroq ko'rinishini berish uchun for loop 3 -bosqichdan 7 -bosqichgacha bo'lgan kodni o'z ichiga oladi. Shunday qilib, har bir ikkilik tasvir anormallik uchun tahlil qilinadi. Bunga qo'shimcha ravishda, bu loop uchun har bir iteratsiyada ma'lumotlar bazasidan yangi mamogram tasvirini import qiladigan boshqasiga o'rnatilgan.

4 -qadam: Har bir ikkilik tasvir uchun g'ayritabiiylikni topish

Men fon shovqinini olib tashlash uchun imopen bilan birgalikda strel funktsiyasi yordamida ikkilik tasvirlarni qayta ishladim. Oldingi bosqichdagi ikkilik tasvir teskari yo'naltiriladi va SE tomonidan aniqlangan mahalla yordamida filtrlanadi. Keyin bwlabel yordamida kamida 8 ta ulangan pikselga ega bo'lgan joylarni belgiladim.

Mintaqaviy rekvizitlar funktsiyasi bwlabel bilan aniqlangan har bir nuqtaning markaziy va maydon xususiyatlarini topish uchun ishlatilgan.

Keyin 500 pikseldan kattaroq barcha dog'lar ismember yordamida aniqlandi. Belgilangan dog'lar uchun sentroidlar faqat 500 dan katta maydonlarni ko'rsatadigan tasvirga chizilgan. Hudud aniqlandi = ismember (Yorliqli, ko'rsatkichlar (sortedAreas> 500)); Spots = Aniqlangan> 0;

5 -qadam: Vizual taqqoslash uchun tashxis qo'yilgan massa joylashuvi va hajmini tuzish

Men bwlabel tomonidan topilgan dog'lar to'g'riligini tekshirmoqchi edim. Men buni ikki yo'l bilan qildim. Men birinchi marta vizual taqqoslash orqali tasniflagichimning to'g'riligini tahlil qildim. Men anormallikning haqiqiy o'lchamini va joylashishini (qizil doira) va oldindan qayta ishlangan mamogram tasviridagi kod (ko'k x) bilan aniqlangan joyni tuzdim. Yuqoridagi oltita rasmda kul rang chegara qiymatining oshishi ko'rsatiladi.

6 -qadam: Ikkinchi solishtirish usulini amalga oshirish

Tasniflagich va chegara qiymatlarini sinab ko'rishning ikkinchi usuli, tasniflagich tomonidan topilgan joylar aniqlangan anormallik koordinatalaridan ma'lum masofada joylashganligini aniqlash edi. Men aniqlangan nuqtalardan kamida bittasi 1,5*r ichida bo'lgan chegaralarni ma'lum bo'lgan g'ayritabiiylikdan Mammogram ma'lumotlari deb nomlangan alohida matnli faylga saqladim. Buning maqsadi tasniflagichimning g'ayritabiiyligini aniqlash uchun zarur bo'lgan minimal chegarani topish edi.

7 -qadam: to'plangan ma'lumotlarni tahlil qilish

Men mammogrammaning g'ayritabiiy tasvirlarida dasturni ishga tushirdim va menda katta hajmli ma'lumotlar fayli qoldi. To'qimalarning har bir turi uchun eng yaxshi chegarani topish uchun men ma'lumotlarni to'qima turiga qarab tartibga keltirdim va har bir to'qima turi uchun chegara qiymatlarining gistogrammasini tuzdim. Tegishli chegara qiymati har bir to'qima turi uchun eng aniq natijalarni beradigan qaror qabul qilindi. Men bu ma'lumotlarni tasniflagichga yuklash uchun saqladim.

8 -qadam: O'zingizning tasniflagichingizni yarating

Har bir to'qima turi uchun eng mos chegara qiymatlarini topganimdan so'ng, men mammogramma tasvirining chegarasini tanlash uchun foydalanuvchining rasm raqami va to'qima turini kiritish uchun asl kodimni tahrir qildim. Keyin men aniqlangan mammogramma tasvirlarida topilgan joylarni aniqlagan mamografiya joylashuvini tuzdim. Men buni yanada qiziqarli qilishni xohladim, shuning uchun men ROI atrofidagi dumaloq mintaqani kesish funktsiyasini dasturladim. Foydalanuvchiga markaziy nuqtani va ROIni eng yaxshi qamrab oladigan bir nechta nuqtalarni tanlash buyuriladi. Men bu erga ikkala matlab faylini biriktirdim.

9 -qadam: yaxshilanishlar bormi? Fikrlar bormi?

Men bu ko'rsatmalarni yozayotganda, men tasniflagichga tuzatishlar kiritish asosida aniqlangan har xil turdagi massalarni ajratish usullarini topish yoki SandBoxProjectning aniqlik bo'limini sinab ko'rishni takomillashtirish kabi ko'plab yaxshilanishlarni ko'rishni boshladim. fayl Bu loyiha muddati tugagandan so'ng, men bir joyda to'xtashim kerak edi, lekin umid qilamanki, men tasvirni qayta ishlash ko'nikmalarini boshqa ilovalarda qo'llay olaman. Bundan tashqari, men mammogrammaning barcha g'ayritabiiy tasvirlarini to'plash uchun ishlatilgan faylni biriktirdim.