Directional Characteristics of Mammographic Spicules in the Complex Wavelet Domain

Magdalena Jasionowska , Artur Przelaskowski

Abstract

The subject of this paper is effective recognition of radiating spicules on digital mammograms. The presence of the spicules is the dominant symptom of neoplastic breast lesions called architectural distortions (ADs) or spiculated masses (SMs). The originality of the proposed method lies in the extraction of effective descriptors based on local directional activity of mammographic texture. Additionally, non-directional properties of mammographic findings were used in order to provide complete information about the discussed pathologies. The methodology applied was based on an analysis and constructive modeling of the conditioning of spicules distribution in the complex wavelet domain. The numerical descriptors of local tissue spiculation were calculated in the complex wavelet domain and, next, have been optimized and empirically verified. The experimental study was conducted on the basis of 2516 regions of interests, containing both normal (2091) and abnormal (415) breast tissue (clinically confirmed spiculated findings). Using the feature vector computed in the complex wavelet domain, the accuracy of spicules recognition (both in the case of ADs and SMs) reached over 83 %.
Author Magdalena Jasionowska ZPSCiKWM
Magdalena Jasionowska,,
- Department of CAD/CAM Systems Design and Computer-Aided Medicine
, Artur Przelaskowski ZPSCiKWM
Artur Przelaskowski,,
- Department of CAD/CAM Systems Design and Computer-Aided Medicine
Pages25-38
Publication size in sheets0.65
Book Piętka E., Badura P., Kawa J, Więcławek Wojciech (eds.): INFORMATION TECHNOLOGIES IN MEDICINE, VOL 1, Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 471, no. 1, 2016, SPRINGER-VERLAG BERLIN
Keywords in EnglishComputer-aided breast cancer diagnosis, Content-based descriptors, Mammographic spicule recognition, Complex wavelets, Image analysis
Abstract in PolishGłównym tematem pracy było rozpoznawanie struktur spikularnych na mammogramach. Obecność tego rodzaju struktur oznaczać może zminany patologiczne - zaburzenia architektury i guzy spikularne. Oryginalnym pomysłem rozpoznawania spikul była ekstrakcja efektywnych cech różnicujących, bazujących na kierunkowej aktywności tekstury mammogramu, jak i zaproponowanym modelu tego rodzaju zmian. Dodatkowo, rozszerzono zbiór cech kierunkowych o cechy niekierunkowe. Numeryczne deskryptory, opisujące analizowe struktury spikularne, wyznaczono w dziedzinie falek zespolonych, następnie zoptymalizowano i zweryfikowano. Badania przeprowadzono na bazie 2516 ROI, zawierających zarówno prawidłowe utkanie sutka, jak i zaburzenia architektury, guzy spikularne. Otrzymane wyniki są obiecujące, dokładność rozpoznawania zaburzeń architektury i guzów spikularnych otrzymano na poziomie powyżej 83%.
DOIDOI:10.1007/978-3-319-39796-2_3
URL http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-39796-2_3
Languageen angielski
Score (nominal)15
ScoreMinisterial score = 15.0, 26-06-2017, BookChapterSeriesAndMatConf
Ministerial score (2013-2016) = 15.0, 26-06-2017, BookChapterSeriesAndMatConf
Citation count*0
Cite
Share Share

Get link to the record
msginfo.png


* presented citation count is obtained through Internet information analysis and it is close to the number calculated by the Publish or Perish system.
Back