Original paperModels of breast lesions based on three-dimensional X-ray breast images

Ez a cikk egy módszert mutat be a szabálytalan alakú emlőelváltozások számítási modelljeinek létrehozására a betegek digitális emlő-tomoszintézis (DBT) képeiből vagy emlő cadavers és egésztestes komputertomográfiás (CT) képekből. A megközelítés hat alapvető lépést tartalmaz: (a) a tomográfiás képek intenzitásának normalizálása; b) a képzaj csökkentése; c) az elváltozás területének binarizálása; d) morfológiai műveletek alkalmazása az artefaktumok szintjének további csökkentése érdekében; e) régiónövesztő technika alkalmazása az elváltozás szegmentálására; és f) a végső 3D-s elváltozásmodell létrehozása. Az algoritmus félautomata, mivel az elváltozás régiójának kezdeti kiválasztása és a régiónövesztéshez szükséges magok kiválasztása interaktív módon történik. Az összes szükséges lépést végrehajtó szoftveres eszközt MATLAB-ban fejlesztettük ki. A módszert léziókkal diagnosztizált DBT-páciensek anonimizált képsorozatainak elemzésével teszteltük és értékeltük. Tapasztalt radiológusok értékelték a szeleteken lévő tumorok szegmentálását és a kapott 3D-s léziós alakzatokat. Arra a következtetésre jutottak, hogy az elváltozások lehatárolása meglehetősen kielégítő. Ezen túlmenően három DBT eset esetében a radiológusok egymástól függetlenül végezték el a tumorok körülhatárolását. A javasolt algoritmus által szegmentált abnormalitási térfogatok minden esetben kisebbek voltak, mint a szakértők által körvonalazottak. Az algoritmus-radiológus és a radiológus-radiológus között számított Dice-hasonlósági együtthatók hasonló értékeket mutattak. Az algoritmus rekurzív értékeléséhez egy másik kiválasztott daganatos esetet bevittek egy számítógépes emlőmodellbe. A relatív térfogatkülönbség az alapigazság szerinti tumortérfogat és a virtuális DBT-vizsgálatból származó szintetikus térfogaton az algoritmus alkalmazásával kapott térfogat között 5%, ami a javasolt szegmentáló algoritmus kielégítő teljesítményét mutatja. Az általunk kifejlesztett szoftvereszközzel különböző emlőabnormalitások modelljeit hoztuk létre, amelyeket aztán egy adatbázisban tároltunk, hogy az ezen a területen dolgozó kutatók is használhassák őket.