دانلود تحقیق تشخیص سرطان سینه در تصاویر ماموگرافی با استفاده از روش های پردازش تصویر

  • Code: # 35501

  • تعداد صفحات: 76
  • فرمت فایل: Word
  • سال: مشخص نشده
  • مقطع: مشخص نشده
  • دسته بندی: علوم پزشکی - پیراپزشکی
قیمت جدید: ۲۵,۰۰۰ تومان
۳۰,۰۰۰ تومان
دانلود
  • خلاصه
  • فهرست
  • خلاصه دانلود تحقیق تشخیص سرطان سینه در تصاویر ماموگرافی با استفاده از روش های پردازش تصویر

    چکیده: سرطان سینه یکی از دلایل عمده و اصلی مرگ و میر زنان در دهه اخیر بوده است، میزان ابتلا به سرطان سینه در جهان در حال افزایش است.

    در ایالت متحده از هر 8 زنی که تا سن 95 سالگی عمر می کنند[S.

    R.1] ، یکنفر به این سرطان مبتلا می شود.

    این سرطان یکی از معمولترین سرطانهای تشخیص داده شده در زنان می باشد و مرگ ناشی از سرطان سینه، بیشتر در سنین 15 تا 54 سالگی در زنان دیده می شود.

    تحقیقات،‌ آشکار کردن ایتولوژی دقیق سرطان سینه را رد می کند و تنها تعداد کمی از فاکتورهای اصلی مانند تاریخچه فامیلی شناخته شده اند که باعث افزایش ابتلا به سرطان سینه در زنان می شوند.

    البته هنوز هم تعداد زیادی از زنانی که به سرطان سینه مبتلا می شوند هیچ سابقه بیماری در خانواده خود ندارند.

    این نوع سرطان قابل پیشگیری نیست زیرا هنوز دلایل اصلی بوجود آمدن آن مشخص نیست، اما تشخیص بموقع آن می تواند شانس فرد را در بهبودی کامل افزایش دهد.

    با این حال در بسیاری از موارد، سرطان سینه تا رسیدن به مرحله پیشرفته تشخیص داده نمی شود.

    این نتیجه با آمار تأسف بار زنده ماندن افراد مبتلا به سرطان سینه ارتباط دارد و اینکه برای تشخیص سریع سرطان سینه به ابزاری نیاز می باشد.

    انجام ماموگرافی این نیاز را برآورده کرده است.

    نتایج یک پروژه تحقیقاتی بر روی 280000 زن آمریکایی نشان می‌دهد که معاینات بالینی، عکسبرداری، ماموگرافی و ((Breast self examination BSE به تشخیص زودتر سرطان کمک میکند و بیشتر از 41% از بیماران مبتلا به سرطان فقط با ماموگرافی مشخص شدند و حتی درصد بیشتری از افراد مبتلا به سرطان سینه در مراحل ابتدایی، توسط ماموگرافی شناسایی شدند.

    در پروژه های مشابهی نشان داده شد تشخیص زودرس سرطان سینه باعث بالا رفتن نسبت علاج پذیری آن می شود.

    در سالهای اخیر تحقیقات زیادی بر روی تصاویر ماموگرافی صورت گرفته است تا بتوان بدون دخالت فرد تشخیص دهنده توده های سرطانی را با استفاده از روشهای پردازش تصویر و برنامه ریزیهای کامپیوتری و....

    تشخیص داد تا بتوان از خستگی، عدم دقت و اشتباهات دیدی فرد جلوگیری نمود.

    هدف از این تحقیق بررسی ابزارهای انعطاف پذیر برای تشخیص زودهنگام سرطان سینه در تصاویر ماموگرافی می باشد و با توجه به دسترسی به دیتاهای مورد نظر و بروز بودن موضوع و ارائه راهکارهای مختلف در سایتها و تحقیقات گسترده در کشورهای مختلف جهت دستیابی به بهترین روند تشخیص، می تواند تحقیقات صورت گرفته در کشورهای مختلف را جمع اوری نماید و میزان موفقیت انها را ارزیابی نماید.

    این تحقیق می‌تواند [S.

    R.2] به بررسی موفقیتهای منطقه‌ای (از دیدگاه کاربردی) که در سایتها می‌آید، یا به موفقیتهای علمی تحقیقات مختلف که در مقالات می‌آید (ترجیحاً هر دو)، بپردازد.

    به‌جای می کنند [S.

    R.1] بنویسید می‌کنند و .....

    کلاً اجزایی که یک کلمه هستند باید کنار هم نوشته شوند و نیز قسمتهایی که دو کلمه هستند باید با فاصله نوشته شوند مثلاً یک نفر یا عکسبرداری و ...

    البته این اصلاحات در فایل قبلی خواسته شده بود و اکنون نیز تکرار می‌شود [S.

    R.2]این تحقیق به اتمام رسیده است.

    این جمله شما برای وقتی است که می‌خواهند تحقیقی را انجام دهند.

    شما باید نتیجه‌ای که از این تحقیق می‌گیرید را اشاره کنید.

    در مجموع باید جملات دیگری به انتهای چکیده اضافه شود تا تکمیل شود.

    مقدمه: سرطان پستان از نوع گسترده از شایع ترین سرطان در زنان جهان می باشد.

    In the westernدر جهان غرب world ten percent of all women are confronted with breast cancer in their lives.

    10 درصد از زنان مبتلا به سرطان سینه زندگی می کند.cancer is the result of uncontrolled growth of breast cells.

    یک مطالعه در سال 2003 بوسیله انجمن سرطان امریکا تخمین زده است که در آمریکا از هر هشت نفر، یک نفر در طول زندگی به سرطان سینه مبتلا می شود.The female breast is mainly\\ذذذذذ در کشورهای اروپایی، سرطان سینه 19 درصد ازمرگ و میر ناشی از سرطانها را تشکیل می دهد و 24 درصد از کل موارد مبتلا به سرطان را تشکیل می دهد.

    تقریبا 25 درصد از مرگ و میر های ناشی از سرطان سینه بین سنین 40 تا 49 سال در زنان اتفاق می افتد.

    تشخیص غیرنرمال یا جداسازی گامهای اولیه در سیستمهای تشخیص کامپیوتری می باشد.

    در این فصل مروری بر روشهای متفاوت جداسازی توده های ماموگرافی، توصیف ویژگی های اصلی و همچنین تفاوتهای بین آنها خواهیم داشت که هدف آن مزایا و معایب این روشها می باشد.

    در این فصل علاوه بر مرور روشهای مختلف، یک مقایسه کیفی بین آنها تهیه می کنیم.

    در این مطالعه ما به بررسی دو روش ارائه ماموگرافی (مقایسه تصاویر ماموگرافی قبلی و فعلی) می پردازیم: در کنار یکدیگر (به طور همزمان) و متناوب در همان صفحه نمایش.

    ماموگرافی ها در ایستگاه کاری ماموگرافی اختصاص داده شده نمایش داده شد.

    تحریک با استفاده از استخراج ضایعاتی که در ماموگرافی نرمال هستند، بوجود می آید.

    برای هر تحریک تصویر مورد نظر انتخاب می شودکه حاوی تصویر بزرگترین ضایعه می باشد.

    آستانه سطح تشخیص رشد ضایعه در هر دو شرایط تعیین می شود.

    تغییرات فاصله تجزیه و تحلیل برای تشخیص ضایعات و طبقه بندی خوش خیم و بدخیم بودن توده بسیار مهم است.

    نشان داده شده است که ناظران دقت بیشتری در تشخیص ضایعه داشتند زمانی که بطور متناوب رشد ضایعه در یک صفحه، نمایش داده می شود.

    اگر چه تفاوت در عملکرد بین روش نمایش قابل توجه می باشد، تغییر در اندازه سایز در تشخیص آستانه ممکن است نسبتا کوچک به نظر برسد.

    با این حال درتشخیص، حتی یک تغییر کوچک در اندازه می تواند مهم باشد، از زمانی که غربالگری ماموگرافی در تشخیص تومورهای در حال رشد بسیار مفید است.

    پردازش تصویر قسمتی از شاخه علم مهندسی برق و کامپیوتر می باشدکه با انقلاب کامپیوتر رشدی بسیار چشمگیر داشته است.

    به صورتی که امروزه تقریباً اغلب پردازش های تصویر در حوزه گسسته و توسط کامپیوتر انجام می پذیرد.

    اهمیت پردازش تصویر نیز بر کسی پوشیده نیست و هر روز نیز بر آن افزوده می گردد.

    به این جهت هر روز توجه محققین بیشتری به سمت آن جلب می شود.

    اغلب این محققین که از حوزه پردازش سیگنال های تک بعدی به این حوزه آمده اند، با بسط روش های موجود در حوزه تک بعدی به حالت دو بعدی، نتایج مطلوب را از پردازش بر روی تصویر بدست می آورند.

    از طرفی با موفقیت روش های اعمالی بر تصویر کاربرد پردازش تصویر در افزایش سرعت پیشرفت های علمی تأثیر فوق العاده داشته است.

    مشخص ترین تأثیر آن را می توان در علم پزشکی دید بالا بردن وضوح عکس های گرفته شده و ایجاد افکت های خیره کننده، از دستاوردهای پردازش تصویر است.

    در این سمینار قصد بر این است که به بررسی روشهای مختلف جداسازی توده سرطانی در تصاویر و تشخیص زود هنگام سرطان پستان بپردازیم.

    امید است که در آینده روشهای سریعتر و کارامد تر ارائه گردد.

    درفصل اول این در مورد ماموگرافی و روشهای تصویر برداری و چگونگی بهره برداری از آن برای تشخیص سرطان پستان مورد بحث قرار گرفته است.

    در فصل دوم مروری بر تکنیکهای جداسازی اتوماتیک توده انجام شده است که در این فصل ، روشهایی مورد بررسی قرار می گیرد که در مقالات معتبر سالهای اخیر مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفته شده است.

    در فصل سوم مروری بر مقالات انتخاب شده معتبر در زمینه جداسازی اتوماتیک توده خواهیم داشت و اهداف و نتایج آن مورد بررسی قرار خواهد گرفت.

    در فصل چهارم به جمع بندی و ارائه پیشنهادات خواهیم پرداخت.

    در پیوست 1 به معرفی تاریخچه و چگونگی ظهور ماموگرافی اشاره ای شده است و در پیوست 2 نیز دستگاه ماموگرافی مورد بررسی قرار می گیرد.

    1-1 سرطان پستان Breast cancer is the most common type of cancer in women world-wide.

    پستان عمدتاًmade up of lobules (milk-producing glands), ducts (milk passages that connect the lob- از غدد تولید کننده شیر، کانالها، چربی و بافت همبند اطراف مجراها، خون،vessels, and lymphatic vessels (see Fig.

    1.1).

    عروق، غدد لنفاوی و عروق (شکل 1.1) ساخته شده است.

    [13] شکل 1.1 : مشاهده آناتومی جانبی از پستان Most breast cancers have their origin in اکثر سرطان های پستان که منشاء آنها در the cells of the ducts, some in the cells of the lobules.

    سلول های کانالها می باشد.

    بدین معنی که در مرحله زودرس سرطان، سرطان هنوز محدود به کانالها می باشد.

    هنگامی که هنوز به بافت چربی اطراف و احتمالا بهalso spread to other organs, it is referred to as invasive.

    ارگان های دیگر پخش نشده است،Breast cancer is most treatable سرطان پستان قابل درمان است.when it is detected in its early stages.

    بنابراین، بسیاری از کشورها به جهت تشخیص سرطان در مراحل اولیه برنامه های غربالگری را شروع کرده اند.

    1-2 ماموگرافی و غربالگری سرطان پستان درحقیقت، ژورنال پزشکی انگلیس تصاویر پزشکی را یکی از پیشرفتهای قابل توجه در قرن اخیر اعلام نموده است.

    در یک مطالعه اخیر نشان داده شده است که تشخیص تومورهای سرطانی در آمریکا به وسیله ماموگرافی در سال 1984-1974 در حدود 2 درصد و در سالهای 1999-1995 حدود 36 درصد پیشرفت داشته است.

    1.2 Breast cancer screening The organization of a screening program is such that asymptomatic women are invited برنامه غربالگری به گونه ای است که از زنان بدون علامت جهت گرفتن عکس با اشعه ایکس (ماموگرافی) و سوالات مختلف در تاریخ های مشخص دعوت به عمل می آید.

    The age range محدوده سن of women, and the frequency of invitation varies between different programs.

    زنان در برنامه های مختلف متفاوت است.After the پس از menopause, the breast tissue gradually becomes less dense, making it easier to detect یائسگی، بافت پستان به تدریج متراکم تر می شود، بنابراین تشخیصcancers.

    سرطان آسانتر است.

    X-ray images of the breast can be taken from different angles.تصاویر اشعه ایکس از پستان می تواند از زوایای مختلف گرفته شود.The most com- در عملیات تشخیصی بیشتر از زوایای MLO و CC استفاده می شود (شکل 1.2).

    The MLO view is taken from an angled view, and shows part of the in the mammogram.

    توده از یک گروه از سلول های خوشه بندی تشکیل شده است که اطراف the surrounding tissue.

    بافت ها متراکم هستند.

    A mass can be caused by benign breast conditions or by breast توده را می توان نشانه ای از وضعیت پستان ویا سرطان باشد.The size, shape, and margins of the mass help the radiologist in evaluating the اندازه، شکل و لبه های توده به رادیولوژیست در ارزیابیlikelihood of cancer.

    Calcifications are calcium deposits that appear as white spots on احتمال وجود سرطان کمک می کند.

    [13] Figure 1.2: A mammogram showing the two most common projections, mediolateral شکل 2.1 : نمایش زوایای مختلف ماموگرافی MLO و CC.

    کلسیفیکیشن ها رسوبات کلسیم هستند که در تصاویر ماموگرافی به صورت لکه های سفید دیده می شودthe mammogram..

    They can occur as relatively large calcium deposits (macrocalcifica- آنها می توانند به عنوان ذخایر نسبتاً بزرگ کلسیم باشند.

    Macrocalcifications are associatedکلسیفیکیشن ها به دو صورت میکرو و ماکرو هستند که معمولا ماکرو کلسیفیکیشن ناشی از چیزهایی مثل پیر شدن عروق پستان، آسیب های قدیمی و یا inflammations.التهاب هستند و میکرو کلسیفیکیشن ها به احتمال زیاد نشانه این است که سرطان وجود دارد (Fig.

    شکل 1.3).

    1.3).

    will manifest itself in the form of a mass and/or calcifications in the mammogram (see Figure 1.3: Breast cancer will manifest itself in the form of a mass and/or calcifications شکل 3.1 : آشکارسازی توده و رگه های کلسیفیکیشن NTRODUCTION The introduction of the breast cancer screening program has contributed to the re- اجرای برنامه های غربالگری سرطان سینه نرخ مرگ و میر سرطان پستان در هلند بطور قابل توجهی کاهش داد.In 1986-1988, before the درسال 1986-1988 ، قبل از Dutch screening program began, the breast cancer mortality rate in Dutch women aged غربالگری هلند آغاز شد، میزان مرگ و میر سرطان پستان در زنان هلندی 55-74 ساله 105.2 در هر 100000، در سال 2001 55-74 years was 105.2 per 100 000; in 2001, after the screening program was in place,بود، پس از غربالگری، the mortality rate was 85.3 per 100 000 (Otto et al.

  • فهرست دانلود تحقیق تشخیص سرطان سینه در تصاویر ماموگرافی با استفاده از روش های پردازش تصویر

    فهرست:

    فصل اول:

    سرطان پستان[S. R.1] 

    مقدمه.......................................................................................................................................................................... 12

    1-1 سرطان پستان.................................................................................................................................................. 14

    1-2  ماموگرافی و غربالگری سرطان پستان ................................................................................................. 14

         1-2-1  ماموگرافی غیرنرمال.......................................................................................................................... 15

    1-3  ماموگرافی دیجیتال....................................................................................................................................... 17

         1-3-1  بدست آوردن تصویر............................................................................................................................ 17

         1-3-2  ذخیره سازی تصویر............................................................................................................................. 18

         1-3-3  نمایش تصویر.......................................................................................................................................... 18

    1-4  تشخیص با روشهای کامپیوتری............................................................................................................... 18

         1-4-1  تکنیکهای چندگانه CAD............................................................................................................ 19

    1-5  تراکم پستان.................................................................................................................................................... 19

    1-6  روشهای تصویربرداری.................................................................................................................................... 20     1-6-1  ماموگرافی دیجیتال........................................................................................................................................................................ 20

        1-6-2 اولتراسوند................................................................................................................................................ 20 

     

     

     

     

    فصل دوم:

    مروری بر تکنیکهای جداسازی اتوماتیک توده

    2-1 مقدمه................................................................................................................................................................. 23

    2-2 جداسازی نمایه های پستان .......................................................................................................................... 23

    2-3 مروری بر تکنیکهای جداسازی..................................................................................................................... 25

         2-3-1 روشهای مبتنی بر رشد ناحیه.......................................................................................................... 25

         2-3-2 خوشه بندی فازی c-means............................................................................................................ 25

         2-3-3 تبدیل ویولت گسسته دو بعدی(DWT)...................................................................................... 27

         2-3-4 الگوریتم آب پخشان(Watersheds):........................................................................................... 28

         2-3-5 الگوریتم LBG..................................................................................................................................... 28

         2-3-6 منطق فازی.............................................................................................................................................. 29

         2-3-7 میدان تصادفی مارکوف...................................................................................................................... 29

         2-3-8 ماتریس هم رخداد................................................................................................................................. 31

         2-3-9 عملگرهای مورفولویکال.................................................................................................................... 31

        2-3-10 کلاس بندی SVM.............................................................................................................................. 32

     

     فصل سوم:

    مروری بر نحوه انتخاب مقالات.........................................................................................................36

     

    مرور مقالات

    3-1 تشخیص توده سرطان پستان درتصاویر ماموگرافی با استفاده از عملگرهای مورفولوژیکال و خوشه  بندی فازی c – میانگین.......................................................................................................................37

    3-2 تشخیص تومور درتصاویر ماموگرافی با استفاده از تکنیک تدریج بردار......................................39

    3-3 افزایش تصاویر ماموگرافی و حذف نویز برای تشخیص سرطان پستان با استفاده از پردازش تبدیل ویولت دو بعدی      42

     

     

     

    3-4 نظریه جدید برای تشخیص میکرئکلسیفیکیشن [S. R.2] ها با استفاده از تکنیک منطق فازی.....................44

    3-5 تشخیص اتوماتیک سرطان پستان درتصاویر ماموگرافی با روش ماشین بردار پشتیبان.................46

    3-6 تشخیص کامپیوتری بر اساس پردازش تصاویر پزشکی و روشهای هوش مصنوعی....................48

    3-7 الگوریتم هوش مصنوعی  برای تشخیص تومور در تصاویر ماموگرافی.......................................50

    3-8  سیستم های تشخیص کامپیوتری برای  ماموگرافی دیجیتال بر اساس فازی-عصبی و  تکنیک های استخراج ویژگی...................................................................................................................................52

    3-9 استفاده از میدان تصادفی مارکوف برای تشخیص تومور در تصاویر دیجیتال ماموگرافی.............54

    3-10 تشخیص زود هنگام سرطان پستان با استفاده از تکنیک SVM................................................56

    3-11  جداسازی اتوماتیک توده در تصاویر ماموگرافی(پایان نامه)......................................................58

     

     

    فصل چهارم:

    نتیجه گیری و پیشنهادات............................................................................................................................. 60

     

    پیوست 1:

    تاریخچه و ظهور ماموگرافی............................................................................................................................... 63

     

    پیوست 2:

    دستگاه ماموگرافی................................................................................................................................................. 70

     

    مراجع............................................................................................................................................................................ 75

     

     

     [S. R.1]در یک خط آورده شود. این تذکرنیز تکراری است

     [S. R.2]میکروکلسیفیکیشن  [S. R.2]

    منبع:

    Basha, DR.K.Satya Prasad "AUTOMATIC DETECTION OF BREAST CANCER MASS IN MAMMOGRAMS USING MORPHO LOGICAL OPERATORS AND FUZZY C –MEANS CLUSTERING", Theoretical and Applied Information Technology, 2009

    [2]   H.B.Kekre,"Tumor Detection in Mammography Images using Vector              Quantization Technique" ,Intelligent Information Technology Application, 2009, 2(5):237-242

     

    [3]       Arianna Mencattini, Marcello Salmeri," Mammographic Images Enhancement  and Denoising for Breast Cancer Detection Using Dyadic Wavelet  Processing",IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT, VOL. 57, NO. 7, JULY 2008

     

    [4]    Heng-Da Cheng, Yui Man Lui"A Novel Approach to Microcalcification Detection Using Fuzzy Logic Technique",IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING, VOL. 17, NO. 3, JUNE 1998

     

    [5]      Defeng Wang , LinShi , PhengAnnHeng," Automatic detection of breast cancers in mammograms using structured support vector machines",Neurocomputing 72 (2009) 3296–3302

     

    [6]    John Stoitsis,Ioannis Valavanis, Stavroula G. Mougiakakoua, Spyretta Golemati," Computer aided diagnosis based on medical image processing and artificial intelligence methods",Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A 569 (2006) 591–595

     

    [7]      Lei Zheng and Andrew K. Chan," An Artificial Intelligent Algorithm for Tumor Detection in Screening Mammogram",IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING, VOL. 20, NO. 7, JULY 2001

    [8]     Brijesh Verma and John  Zakos," A Computer-Aided Diagnosis System for Digital Mammograms Based on Fuzzy-Neural and Feature Extraction Techniques",IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION TECHNOLOGY IN BIOMEDICINE, VOL. 5, NO. 1, MARCH 2001

     

     

     

     

     

     

    [9]      Li, H.D.; Kallergi, M.; Clarke, L.P.; Jain, V.K.; Clark, R.A.; , "Markov random field for tumor detection in digital mammography," Medical Imaging, IEEE Transactions on , vol.14, no.3, pp.565-576, Sep 1995

     

    [10]     Y.Ireaneus Anna Rejani, S.Thamarai Selvi," EARLY DETECTION OF BREAST CANCER USING SVM CLASSIFIER TECHNIQUE",Computer Science and Engineering Vol.1(3), 2009, 127-130

    [11]     DIGTAL IMAGE PROCESSING - Rafael C. Gonzalez - Richard E. Woods ADDISON-WESLEY An imprint of Pearson Education, 1st Edition

    [12]    H.P.Chan, N.Petrick, and B.Sahiner,“Computer-aided  breast cancer diagnosis,” Artificial intelligence techniques in breast cancer diagnosis and prognosis, Series in machine perception and artificial  intelligence,Vol.39, World Scientific Publishing Co.Pte.Ltd,2000, pp.179-264.

    [13] Arnau oliver I malagelada,"Automatic Mass Segmentation in Mammographic Images",PHD Thesis,Girona,2007

    [14]    X.Y.Wang & J.M.Garibaldi, “ A Comparison of fuzzy & non- fuzzy clusterings techniques in cancer diagnosis”.

    [15]    A.Baraldi, and P.Blonda, “A Survey of Fuzzy Clustering Algorithms for Pattern Recognition-PartI and II”,IEEE RANSACTIONS ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS-PART B: CYBERNETICS, VOL. 29,NO. 6, 1999

    [16]    S.Saheb Baha and Dr. K.Satya Prasad, “Automatic detection of Hard Exudates in Diabetic Retinopathy using Morphological Segmentation and Fuzzy Logic” in IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, VOL.8 No.12, December 2008- P- 211 – 218

    [17]    D.M.Garge and V.N. Bapat," A low cost wavelet based mammogram image processing for early detection of breast cancer",Science and Technology, Vol.2 No. 9 (Sep 2009)

    [18]   Pelin GORGEL,Ahmet SERTBAS, Niyazi KILIC," MAMMOGRAPHIC MASS CLASSIFICATION USING WAVELET BASED  SUPPORT VECTOR MACHINE",ELECTRICAL & ELECTRONICS ENGINEERING, VOL.9,No.1, pp(867-875) ,2009

     

     

     

    [19]     Leonardo de Oliveira Martins, Geraldo Braz Junior, Arist´ofanes Correa Silva," Detection of Masses in Digital Mammograms using K-means and Support Vector Machine",Electronic Letters on Computer Vision and Image Analysis 8(2):39-50, 2009

    [20]     A Mohd. Khuzi, R Besar, WMD Wan Zaki," Identification of masses in digital mammogram using gray level co-occurrence matrices",Biomedical Imaging and Intervention , Received 1 April 2009; received in revised form 24 May 2009, accepted 3 June 2009

    [21]    Cigdem Demir and B¨ulent Yener," Automated cancer diagnosis based on histopathological images: a systematic survey",TECHNICAL REPORT, RENSSELAER POLYTECHNIC INSTITUTE, DEPARTMENT OF COMPUTER SCIENCE, TR-05-09.

    [22]     Norman F. Boyd," Mammographic Density and the Risk and Detection of Breast Cancer",N Engl J Med 2007;356:227-36.

    [23]     Kenya Murase, Nobuyoshi Tanki, Masahiro Iinuma," A new parameter enhancing breast cancer detection in computer aided diagnosis of X-ray mammograms",MEDINFO 2004

    [24]     Christine Laronga," Proteomic Approach to Breast Cancer",Cancer Control, October 2007, Vol. 14, No. 4

    [25]     Daniel B. Kopans," Early Breast Cancer Detection Using Techniques Other Than  Mammography " ,American Roentgen Ray Society, AJR 143:465-468, September 1984

    [26]     J.Subhash Chandra bose, Marcus Karnan," Detection of Masses in Digital Mammograms",Computer and Network Security,Vol. 2, No. 2, February 2010

    [27]     Kostas Marias, Christian Behrenbruch," A Registration  Framework  for  the Comparison of Mammogram Sequences",IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING, VOL. 24, NO. 6, JUNE 2005

    [28]     Changizi V, Giti M, Arab Kheradmand ," Application of computed aided detection in breast masses diagnosis",Indian Journal of Cancer , October–December 2008 ,Volume 45 , Issue 4

    [29]     Wael A. Mohamed, Yasser M. Kadah ," Computer Aided Diagnosis of Digital Mammograms", IEEE ,2007

     

     

    [30]     S. Prabakaran R. Sahu S. Verma," A Clustering and Selection Method using Wavelet  Power  Spectrum",Computer Science, 2006

    [31]     H.S. Sheshadri & A. Kandaswamy," Computer aided decision system for early detection of breast cancer",Indian J Med Res 124, August 2006, pp 149-154

    [32]     Javier Roca-Pardi," Assessing continuous bivariate effects among different groups through nonparametric regression models: An application to breast cancer detection",Computational Statistics & Data Analysis 52 (2008) 1958 – 1970

    [33]     KANGMIN ZHU, JOANNE CAULFIELD," Body Mass Index and Breast Cancer Risk in African American Women",Elsevier Inc,AEP Vol. 15, No. 2,February 2005: 123–128

    [34]     N KARSSEMEIJER, J D M OTTEN,H RIJKEN," Computer aided detection of masses in mammograms as decision Support",Radiology, 79 (2006), S123–S126

    [35]   K.Thangavel, M.Karnan, R.Sivakumar, A. Kaja Mohideenm" Automatic Detection of Microcalcification in Mammograms– A Review",  Computer Science and Engineering

    [36]   Viet Dzung Nguyen, Duc Thuan Nguyen," A Program For Locating Possible Breast Masses On Mammograms",International Conference on the Development of BME in Vietnam, 11-14th Jan 2010

    [37]   Serhat Ozekes, Onur Osman," Mammographic Mass Detection Using a Mass Template",Korean J Radiol 6(4), December 2005

  • ثبت سفارش
    عنوان محصول
    قیمت