Mamogramların Sınıflandırılmasında Dokusal Özelliklerin Etkileri

Abstract

Dokusal özellikler mamografi görüntülerini sınıflandırmada yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışma, mamografi görüntülerini sınıflandırmada birinci derece ve ikinci derece dokusal özelliklerin etkisini incelemeyi amaçlamaktadır. Bu amaçla öncelikle bilgisayar destekli teşhis (BDT) sistemi tasarlanmıştır. Bilgisayar destekli teşhis sistemi temel olarak, teşhis doğruluğunu artırmayı ve desteklemeyi amaçlamaktadır. Tasarlanan sistem ön işleme, özellik çıkarımı ve sınıflandırma olarak üç adımdan oluşmaktadır. Ön işleme adımında öncelikle gürültü yok edilmiştir. Sonra pektoral kas temizlenmiş ve görüntü iyileştirme gerçekleştirilmiştir. Özellik çıkarımı aşamasında iyileştirilmiş mamogram görüntülerinden birinci derece ve ikinci derece dokusal özellikler hesaplanmıştır. Son aşamada, k en yakın komşuluk (k-EYK) algoritması, destek vektör makineleri (DVM) ve Lineer Diskriminant Analizi (LDA) yöntemleriyle mamografi görüntüleri normal ve anormal olarak sınıflandırılmıştır. Sınıflandırıcı açısından bakıldığında, DVM yönteminin k-EYK ve LDA sınıflandırıcılarına göre daha iyi bir performans sergilediği görülmektedir. LDA için %77.63, k-EYK için %82.89 ve DVM için %85.53 doğruluk ile mamografi sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Her bir özellik grubu ve sınıflandırıcı için elde edilen sınıflandırma sonuçları karşılaştırılmıştır. İkinci derece dokusal özelliklerin sınıflandırma başarımını artırdığı gözlemlenmiştir.