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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.6
- 수록면
- 1,096 - 1,099 (4page)
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Early detection of breast cancer is crucial to improving the breast cancer prognosis and reducing the mortality rates. Microcalcification clusters (MCs) in digital mammography are a major sign of breast cancer in early stage. In this study, we proposed an automatic detection method of MCs in digital mammography. First, we extracted the breast region and then the high intensity artifacts, such as labels or scanning artifacts, were removed. Second, we enhanced the contrast to emphasize small microcalcifications in dense breast regions. Because the candidates of microcalcifications are observed as small bright blobs, we detected by using LoG(Laplacian of Gaussian) and Foveal algorithm. Candidates of MCs and false positives of them are then reduced by using knowledge based rules. The proposed method achieves a sensitivity of 94.3% at 3.3 false positive per image. In the early diagnosis of breast cancer, the proposed algorithm can be useful for the MCs detection.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구방향
참고문헌
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