論文の概要: Improving Specificity in Mammography Using Cross-correlation between Wavelet and Fourier Transform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08385v1
• Date: Thu, 20 Jan 2022 00:49:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-24 23:17:02.069292
• Title: Improving Specificity in Mammography Using Cross-correlation between Wavelet and Fourier Transform
• Title（参考訳）: ウェーブレットとフーリエ変換の相互相関を用いたマンモグラフィの特異性向上
• Authors: Liuhua Zhang
• Abstract要約: 乳がんの発生率は世界中で高いが、死亡率は継続的に減少している。 本稿では、離散ウェーブレット変換とフーリエ変換を適用して画像を解析する手法を検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Breast cancer is in the most common malignant tumor in women. It accounted for 30% of new malignant tumor cases. Although the incidence of breast cancer remains high around the world, the mortality rate has been continuously reduced. This is mainly due to recent developments in molecular biology technology and improved level of comprehensive diagnosis and standard treatment. Early detection by mammography is an integral part of that. The most common breast abnormalities that may indicate breast cancer are masses and calcifications. Previous detection approaches usually obtain relatively high sensitivity but unsatisfactory specificity. We will investigate an approach that applies the discrete wavelet transform and Fourier transform to parse the images and extracts statistical features that characterize an image's content, such as the mean intensity and the skewness of the intensity. A naive Bayesian classifier uses these features to classify the images. We expect to achieve an optimal high specificity.
• Abstract（参考訳）: 乳癌は女性で最も一般的な悪性腫瘍である。 新規悪性腫瘍の30%を占めた。 乳がんの発生率は世界中で高いが、死亡率は継続的に減少している。 これは主に最近の分子生物学技術の発展と包括的診断と標準治療の改善によるものである。 マンモグラフィーによる早期発見は、その不可欠な部分である。 乳がんを示唆する最も一般的な乳がんの異常は、腫瘤と石灰化である。 従来の検出アプローチは、比較的感度が高いが不十分な特異性が得られる。 本稿では,離散ウェーブレット変換とフーリエ変換を用いて画像解析を行い,平均強度や強度のゆがみといった画像の内容に特徴付ける統計的特徴を抽出する手法について検討する。 単純ベイズ分類器はこれらの特徴を用いて画像を分類する。 我々は最適な高特異性を達成することを期待する。

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