マンモグラムにおける乳房領域内の線構造解析に基づく構築の乱れの自動検出

摘要

We have developed 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 with very thin mammary glands. We suggest to the method of combination of two resolution images in order to extract various width mammary glands. Our new method was evaluated by using 280 mammograms from Digital Database for Screening Mammography (DDSM) released by University of South Florida. As a result, the detection performance of our new method showed better than that of the previous method.%我々は，乳房における病変のうち発見が困難であるとされる構築の乱れに着目し、その自動検出に関する研究を行っている．これまでに提案-した手法では，細い線構造の抽出が不十分であり，特に微細な乳腺構造を含む構築の乱れを検出することが困難であった．乳腺を正確に抽出するために有効な解像度を検討した結果，乳腺の太さは均一ではなく，それに対応するには1つの解像度の画像では十分ではないため，本報告では，2つの解像度の画像の組み合わせを提案する・南フロリダ大学によって公開されているマンモグラフィデータべ-ス（Digital Database for Screening Mammography：DDSM）に含まれる異常症例121枚および正常例159枚の計280枚を対象に実験を行った結果，従来法よりも良い結果となり，本手法の有効性を確認した．