Computerized Analysis of Mammographic Images for Detection and Characterization of Breast Cancer
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Jul 2017, 2017
Serie: Libro 56 di 63 - Synthesis Lectures on Biomedical Engineering
- Brossura
- Nuovo
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The identification and interpretation of the signs of breast cancer in mammographic images from screening programs can be very difficult due to the subtle and diversified appearance of breast disease. This book presents new image processing and pattern recognition techniques for computer-aided detection and diagnosis of breast cancer in its various forms. The main goals are: (1) the identification of bilateral asymmetry as an early sign of breast disease which is not detectable by other existing approaches; and (2) the detection and classification of masses and regions of architectural distortion, as benign lesions or malignant tumors, in a unified framework that does not require accurate extraction of the contours of the lesions. The innovative aspects of the work include the design and validation of landmarking algorithms, automatic Tabár masking procedures, and various feature descriptors for quantification of similarity and for contour independent classification of mammographic lesions. Characterization of breast tissue patterns is achieved by means of multidirectional Gabor filters. For the classification tasks, pattern recognition strategies, including Fisher linear discriminant analysis, Bayesian classifiers, support vector machines, and neural networks are applied using automatic selection of features and cross-validation techniques. Computer-aided detection of bilateral asymmetry resulted in accuracy up to 0.94, with sensitivity and specificity of 1 and 0.88, respectively. Computer-aided diagnosis of automatically detected lesions provided sensitivity of detection of malignant tumors in the range of [0.70, 0.81] at a range of falsely detected tumors of [0.82, 3.47] per image. The techniques presented in this work are effective in detecting and characterizing various mammographic signs of breast disease.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 188 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783031005367
- Titolo
- Computerized Analysis of Mammographic Images for Detection and Characterization of Breast Cancer
- Autore
- Arianna Mencattini
- Editore
- Springer, Springer Jul 2017
- Anno di pubblicazione
- 2017
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031005368
- ISBN 13
- 9783031005367
- Peso dell'articolo
- 363 grammi
- Dimensioni
- 235x191x11 mm
- Serie
- Libro 56 di 63: Synthesis Lectures on Biomedical Engineering
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