تشخیص هوشمند سرطان سینه در تصاویر ترموگرافی با استفاده از ماشین یادگیری بیشینه و پردازش تصویر

از آنجا که سرطان پستان به عنوان یکی از دلایل اصلی مرگ و میر زنان در سراسر جهان شناخته شده، طبیعی است که ارائه و توسعه روش هایی برای تشخیص زود هنگام آن، به ویژه بدون استفاده از ابزارهای تصویربرداری تهاجمی و نیز با سرعت پاسخ مناسب، از ارزش بالایی برخوردار باشد. تصویربرداری ترموگرافی، در صورتی که با روشی سریع و قابل اعتماد برای طبقه بندی نتایج تصویربرداری همراه گردد می تواند گزینه ای مناسب در جهت تحقق این هدف باشد. در این پژوهش با استفاده از ترموگرافی پستان و بهره گیری از نوعی از شبکه های عصبی متاخر به نام ماشین یادگیری بیشینه به عنوان یک طبقه بند هوشمند و کارآمد به مسئله تشخیص سرطان پستان اشاره شده است. همچنین، یک توسعه این طبقه بند تحت عنوان ماشین یادگیری بیشینه چندلایه مبتنی بر هسته را نیز مورد بررسی قرار گرفته است. در روش پیشنهادی، ابتدا با استفاده از یک روش تقسیم بندی خودکار تصاویر پایگاه داده به پستان های چپ و راست قطعه بندی و تفکیک شده و سپس با استخراج ویژگی های بافت محلی، رنگ و شکل و ارائه این ویژگی ها به صورت مجزا و یا ترکیبی به شبکه، عملکرد و کارایی سیستم مورد مطالعه قرار گرفته است. با آزمایش مدل های استخراج ویژگی بافت محلی گوناگون، مانند الگوی دودویی محلی (LBP) و الگوی سه تایی محلی (LTP) و نیز ویژگی های رنگ RGB و YC_bC_r، برترین نتیجه این تحقیق از تصاویر ترموگرافی پستان در پایگاه داده برای تحقیقات ماما با تصویر مادون قرمز (DMR-IR) برای یک ویژگی ترکیبی جدید پیشنهادی LBP-Mix و ویژگی بافت LTP حاصل از استخراج بافت محلی در شعاع های مختلف، با صحت بیش از ۹۶ درصد و دقت ۱۰۰ درصد به دست آمده است.

کلیدواژه ها:

استخراج ویژگی ، ترموگرافی پستان ، تقسیمبندی خودکار ، شبکه های عصبی ، الگوی دودویی محلی ، ماشین یادگیری بیشینه.