マンモグラムにおける構築の乱れの自動検出の改良

摘要

我々は，マンモグラムにおける構築の乱れの自動検出法を開発している．これまで提案してきた手法では，スキンライン付近に存在する構築の乱れの検出が困難であった．また，検出された領域は，正解領域と比較して真陽性か偽陽性かに自動判定されるが，検出領域の位置がわずかでもずれていると，誤判定が生じていた．よって，本報告では分散を用いたスキンライン付近の構築の乱れと偽陽性との識別と，検出された領域の自動判定の基準の変更を提案する．また，偽陽性削除の判別分析に用いた特徴量の検討も行った．独自に収集したデータべ-スである異常症例102症例及び正常症例73症例　計175症例を対象に実験を行った結果，従来法よりも検出性能が向上し，本手法の有効性が確認された．%We have been developing an automated detection method for architectural distortion that is difficult to diagnose breast cancer. In our previous method, it was difficult to detect an architectural distortion locating around the breast border. In addition, if the detected area shifted slightly from the gold standard area, our system judged it as the false positive by mistake. Therefore, we suggest to the methods for identify distorted area around breast border from false positive by the variance, and for change the criteria to judge true positive. We also examine the effective of features using the discriminant analysis for eliminating the false positives. Our new method was evaluated by our original database that consisted of 102 abnormal and 73 normal images. As a result, the detection performance of our new methods showed better than that of the previous method.