Detección de Microcalcificaciones en Imágenes de Mamografías Usando Diferencia de Filtros Gaussianos Optimizados

Samuel A. Oporto Díaz (1), Rolando Rafael Hernandez Cisneros (2), Hugo Terashima Marín (2)

e-mails: soporto@aurigacorp.com.pe, al977969@mail.mty.itesm.mx, rolando hernandez@yahoo.com, terashima@itesm.mx

(1) Universidad Nacional de Ingenieria - Facultad de Ingeniería Industrial y de Sistemas Lima Perú
(2) Tecnológico de Monterrey Campus Monterrey, Centro de Sistemas Inteligentes Monterrey México

Abstract

Since the microcalcifications are primary indicators of presence of cancer of breast, its detection is important to prevent and treat the disease. This paper proposes a method for detection of breast microcalcifications in X-ray mammograms using Difference of Gaussian filters (DoG), the microcalcifications are small objects, and they appear as small and bright regions with irregular shape in the breast. Their diversity in their shape, their orientation, their size and localization in a dense mammogram are the cause of the major difficulty for their classification. The DoG filter allows improving the contrast between the regions of interest and the background regions so that the local contrast is evident. In one first stage apply the DoG filter to extract the potential regions and in second stage, these regions are classified using the following features: area, mean gray level, mean background gray level, relative contrast and compactness, the experimental results indicate that the potential regions are right.

Resumen/Resumo

Dado que las microcalcificaciones son indicadores primarios de presencia de cáncer de mama, la detección de ellos es importante para prevenir y tratar la enfermedad. En este documento propongo un método para la detección de microcalcificaciones en imágenes de mamografías usando diferencia de filtros gaussianos (DoG), las microcalcificaciones son pequeños puntos densos rodeados de tejido normal, que aparecen brillantes en la imagen, la detección es particularmente difícil si el tejido circundante también es denso. El filtro DoG permite mejorar el contraste entre las regiones de interés y las regiones del fondo buscando que los máximos locales sean evidentes. En una primera etapa aplico el filtro DoG para extraer las regiones potenciales y en una segunda etapa estas regiones son clasificadas usando características tales como área, promedio de gris, promedio de gris del fondo, contraste relativo y compacidad, los resultados experimentales indican que las regiones potenciales identificadas en la segunda etapa cubren efectivamente las microcalcificaciones detectadas previamente por el especialista.

Keywords:Microcalcification, DoG Filter, Classification Mammogram, Feature Extraction

Palabras Clave/Palavras Chave: Microcalcificación, Filtro DoG, Clasificación, Mamografía, Extracción de Características


BibTex

@INPROCEEDINGS{oporto-diaz04:310,
                  AUTHOR       = {Samuel A. Oporto Díaz and Rolando Rafael Hernandez Cisneros and Hugo Terashima Marín},
                  TITLE        = {Detección de Microcalcificaciones en Imágenes de Mamografías Usando Diferencia de Filtros Gaussianos Optimizados},
                  BOOKTITLE    = {30ma Conferencia Latinoamericana de Informática (CLEI2004)},
                  YEAR         = {2004},
                  editor       = {Mauricio Solar and David Fernández-Baca and Ernesto Cuadros-Vargas},
                  pages        = {921--931},
                  address      = {},
                  month        = Sep,
                  organization = {Sociedad Peruana de Computación},
                  note         = {ISBN 9972-9876-2-0},
                  file         = {http://clei2004.spc.org.pe/es/html/pdfs/310.pdf}
}

pdficon.gif PDF de este artículo
PDF de CLEI2004 (incluye todos los artículos)
Página principal CLEI 2004
Generado por Sociedad Peruana de Computación