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Tumor Demarcation of Breast US Images using VQ Based Clustering Algorithms on Probability and its Histogram Equalized Images

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJAST) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Advanced Science and Technology 바로가기
  • 통권
    Vol.66 (2014.05)바로가기
  • 페이지
    pp.47-64
  • 저자
    H. B Kekre, Pravin Shrinath
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A229848

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Breast cancer is the leading cause of death among the women worldwide. Early detection and proper treatment may reduce the mortality rate and ultrasound imaging is used as a complimentary with the mammography to detect and diagnose the tumor. During the inspection of thick and dense breast tissue ultrasound imaging gives better tissue characterization than mammography. Detection and demarcation of tumor is acquired through segmentation process, but it is challenging due to some inherent artifacts (speckle, attenuation) of US image. Here in this paper, new segmentation algorithm has been proposed with three stages. It has also discarded the overhead of preprocessing (image enhancement, and noise removal techniques) used by traditional and other algorithms discussed in the literature. In the first stage of the proposed algorithm, probability image and its histogram equalized image are obtained from the original US image. In the second stage, clustering process is implemented on probability and histogram equalized image separately using KMCG, KFCG and augmented KMCG/KFCG codebook generation algorithms. Further, these clusters are merged sequentially one-by-one. In the third stage, post processing has been implemented on the selected merged cluster to obtain resultant segmented image. Complexity analysis is done for all codebook generation algorithms used for clustering and the results are compared. KFCG is found to be the fastest algorithm amongst all. Eventually in consultation with the expert radiologist all segmentation results are compared with each other and best results are displayed with red border.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Vector Quantization
 3. Proposed method
 4. Probability Image
 5. Codebook Generation Algorithm
  5.1. Kekre’s Median Codebook Generation Algorithm (KMCG)
  5.2. Kekre’s Fast Codebook Generation Algorithm (KFCG)
  5.3. Augmented KMCG and KFCG algorithms
 6. Post Processing on Selected Cluster
 7. Complexity Analysis of Codebook Generation Algorithms
 8. Result analysis and comparison
 9. Conclusion
 Acknowledgements
 References

키워드

Vector Quantization Probability Image Codebook Merged Clusters Histogram Equalized Image

저자

  • H. B Kekre [ Department of Computer Engineering, MPSTME, NMIMS University, Mumbai, India ]
  • Pravin Shrinath [ Department of Computer Engineering, MPSTME, NMIMS University, Mumbai, India ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJAST) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJAST)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Advanced Science and Technology
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2005-4238
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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