Abstract:

Bilgisayar destekli teşhis için dijital mamogramların belirli ön-işlemlerden geçirilmesi gerekmektedir. Önişleme mamografi imgelerinde gürültü temizleme ve yapay olguları kaldırma amacıyla yapılmaktadır. Önişlemden geçen mamogram imgeleri çeşitli tekniklerle ve çeşitli sınıflandırıcılarla anomali bulguları için işlenmektedir. Bu çalışmanın amacı uygulanan çeşitli önişleme adımlarının, dokusal özellikler kullanılarak sınıflandırma sonuçlarına etkisini incelemektir.   Çalışmada gerçekleştirilen önişleme algoritmasında MIAS (The Mammographic Image Analysis Society) veri tabanına ait mamogramlar ortanca süzgeç ile küçük gürültülerden, eşikleme yöntemleri ve morfolojik işlemler ile yapay gürültülerden ve pektoral kastan temizlenmiştir. Temizlenen imgeler 512×256 piksel boyutlarına getirilmiş, son olarak ise kontrast sınırlı adaptif histogram eşitleme (CLAHE) yöntemi ile normalizasyon sağlanmıştır.    Sunulan çalışmada mamogram görüntüleri 4 farklı gruba ayrılmıştır: Grup 1: özgün MIAS veri tabanından alınan, önişleme tabi tutulmamış mamogram görüntüleri Grup 2: gürültülerden ve pektoral kastan temizlenmiş mamogram görüntüleri Grup 3: temizlenmiş ve boyutu 256x512’ye sabitlenmiş mamogram görüntüleri Grup 4: temizlenmiş, boyutlandırılmış ve kontrast eşitlenmiş mamogram görüntüleri   Her bir grup mamogram görüntülerinden yaygın olarak kullanılan birinci dereceden özellikler hesaplanarak DVM (Destek Vektör Makineleri) sınıflandırıcıya uygulanmıştır. Sınıflandırma sonuçlarına göre önişleme adımlarından gürültülerin ve pektoral kasın temizlenmesi en iyi sonucu vermiştir.

Keywords: