ROBUST TUMOR DETECTION IN MAMMOGRAM IMAGES USING AN OPTIMAL SET OF TEXTURE FEATURES

No Thumbnail Available

Date

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Saudi Digital Library

Abstract

يعتبر سرطان الثدي من أكثر أنواع السرطان انتشارا عند النساء وهو أحد أهم أسباب الوفاة للمصابات بهذا المرض. أظهرت النتائج مؤخرا أن حوالي 25% من المرضى المصابات بالسرطان مصابات بسرطان الثدي، ويعتبر التصوير باستخدام صور Mammogram من أهم وأنجع الطرق للاكتشاف المبكر لسرطان الثدي في الوقت الحالي كما تستخدم لاكتشاف أي كتلة غير طبيعية موجودة في ثدي المرأة سواء كانت هذه الكتل عبارة عن خلايا سرطانية أو غيرها. في الوقت الحاضر تعتبر عملية الاكتشاف المبكر لسرطان الثدي عند النساء من أكثر وأصعب الاشكاليات التي تواجه الباحثين حيث أنهم لم يتوصلوا إلى الدقة المقبولة للمختصين في المجال الطبي. في هذه الرسالة قمنا بتطوير خوارزمية جديدة باستخدام معالجة الصور الرقمية واستخراج خصائص مميزة لكل صورة واستخدام أدوات التصنيف الاحصائية للحصول على نتائج جيدة. الهدف من هذه الخوارزمية استخراج الخصائص من الصور المستخدمة واختيار أفضل الخصائص التي تساعد على اكتشاف وجود الخلايا السرطانية من عدمه باستخدام أدوات التصنيف المناسبة. خلال هذا العمل تم تطوير خوارزمية مكونة من مرحلتين: في المرحلة الأولى يتم تصنيف الصورة حسب كثافة الأنسجة داخل الثدي حسب نظام BIRADS إلى نوعين: كثافة خفيفة و كثافة عالية وقد حصلنا على دقة تصنيف صور بنسبة 93.56 %. في المرحلة الثانية يتم تصنيف الصورة حسب وجود الخلايا السرطانية من عدمه في كل صورة بعد انتهاء المرحلة الأولى وقد حصلنا على دقة كلية للمرحلتين بنسبة 80 % و للحصول على هذه النتائج تم استخدام قاعدتي بيانات هما MIAS و IRMA. خلال هذه الرسالة تم استنتاج أنه حين يتم حذف بعض الخصائص التي لا تساعد المصنفات في عمليات التصنيف فإنه تزيد دقة التصنيف بشكل جيد. كما تم استخراج الخصائص التي تساعد على التصنيف بشكل جيد في كلتا المرحلتين. في ختام الرسالة تم عرض بعض الدراسات المشابهة لهذا العمل ومقارنة النتائج التي تحصلوا عليها مع ما توصلنا إليه من نتائج وتم ايضاح الفروقات.

Description

Keywords

Citation

Endorsement

Review

Supplemented By

Referenced By

Copyright owned by the Saudi Digital Library (SDL) © 2025