X. Диаз-Эскобар, В.И. Кобер, В.Н. Карнаухов, М.Г. Мозеров

Распознавание аномалий молочной железы с использованием фазовых признаков

Раннее выявление патологий молочной железы и правильное лечение увеличивают вероятность излечения, и, как следствие, продолжительность жизни женщин. В настоящее время активно разрабатываются методы и алгоритмов для систем компьютерной диагностики. Традиционный подход к созданию таких систем заключается в выборе и расчете признаков интересующих объектов из исходных данных с последующим подбором модели для их классификации с помощью методов машинного обучения. В этой работе предлагается метод обнаружения и классификации аномалий молочной железы, основанный на локальной энергетической и фазовой конгруэнтности и управляемом классификаторе машинного обучения. Экспериментальные результаты представлены с использованием базы данных цифровой маммографии и оценены с использованием различных критериев качества.

KEYWORDS: рак молочной железы, система компьютерной диагностики (СКД), фазовые признаки, моногенный сигнал