原著論文Models of breast lesions based on three-dimensional X-ray breast images

本稿では、患者のDBT画像や乳房死体と全身のCT画像から、不整形の乳房病変の計算モデルを作成する方法を提案する。 本手法は6つの基本ステップを含む。 (a) 断層画像の強度の正規化，(b) 画像のノイズ除去，(c) 病変部の2値化，(d) モルフォロジー演算によるアーティファクトの低減， (e) 領域拡大法による病変部の分割， (f) 最終3次元病変モデルの作成である． このアルゴリズムは，病変部位の初期選択と領域拡大のためのシードを対話的に行うため，半自動的である． 必要なステップをすべて実行するソフトウェアツールはMATLABで開発された。 本手法は、病変があると診断された匿名化されたDBT患者画像のセットを分析することでテストされ、評価された。 経験豊富な放射線科医が、スライス内の腫瘍のセグメンテーションと得られた3D病変の形状を評価した。 その結果、病変の描出は非常に満足のいくものであった。 また、DBTの3症例については、放射線科医が独自に腫瘍のデリネーションを行った。 すべての症例において、提案アルゴリズムによってセグメンテーションされた異常体積は、専門家による概算値より小さかった。 また、アルゴリズム-放射線科医、放射線科医-放射線科医のDice類似度係数の計算値は、同程度の値を示した。 また、選択した別の腫瘍症例を計算乳房モデルに導入し、アルゴリズムを再帰的に評価した。 真実の腫瘍体積と、仮想DBT検査からの合成体積にアルゴリズムを適用して得られた体積の相対的な差は5％であり、提案したセグメンテーションアルゴリズムの十分な性能を実証している。 開発したソフトウェアツールは、さまざまな乳房の異常のモデルを作成するために使用され、この分野の研究者が使用できるようにデータベースに格納された

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