細針生検の細胞画像分析に基づくコンピュータ支援乳癌診断

乳癌治療の効果は、その早期発見に依存しています。診断の初期段階は、腫瘍から直接得られた乳房材料の細胞学的検査です。本研究は、良性または悪性としてこれらの生検を特徴付けるために、細針生検の細胞画像分析に基づくコンピュータ支援乳癌診断の進展について報告します。細胞核の正確なセグメンテーションに依存する代わりに、円形ハフ変換を使用して円で核を推定します。得られた円はフィルタリングされ、さらなる分析のために高品質の推定値のみを保持し、サポートベクターマシンを使用して、テクスチャ特徴および大津の二値化法を用いて得られた核マスクに基づいて、検出された円を正しいか不正確かに分類します。核の特徴量25のセットが、4つの異なる分類器による生検の分類に使用されます。完全な診断手順は、患者から取得した737枚の細針生検の顕微鏡画像に対してテストされ、98.51％の効果を達成しました。本論文で提示された結果は、我々の方法に基づくコンピュータ化医療診断システムが効果的であり、貴重で正確な診断情報を提供することを示しています。