@Article{, title={Classification Mammogram Images Using ID3 decision tree Algorithm Based on Contourlet Transform تصنيف صور الماموكرام عن طريق خوارزمية شجرة القرار بالاعتماد على التحويلات الكنتورية}, author={Matheel Emaduldeen Abdulmunim and Zainab Fawzy Abed}, journal={Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا}, volume={33}, number={3 Part (B) Scientific}, pages={393-409}, year={2015}, abstract={Breast cancer is the most common malignancy of women and is the second most common and leading cause of cancer deaths among them. At present, there are no effective ways to prevent breast cancer, because its cause is not yet fully known. Early detection is an effective way to diagnose and manage breast cancer can give a better chance of full recovery. Therefore, early detection of breast cancer can play an important role in reducing the associated morbidity and mortality rates. In this paper, using contourlet transform that can capture the intrinsic geometrical structure that is key in visual information. The contourlet expansion is composed of basis images oriented in various directions in multiple scales, with flexible aspect ratios. The basic idea of this paper is to design and implement a proposed system that can aid the physician in reading a mammogram image by study the usage of wavelet and contourlet transform based on various operations on mammogram images and classifies them as normal, benign or malignant based on the decision tree ID3 algorithm. The experimental results show that the ID3 classifier achieves accuracy of 81% in the case of wavelet transform and 95% with contourlet transform for the same number of the test set.

سرطان الثدي هو أكثر انواع السرطانات شيوعا عند النساء ويأتي بالمرتبة الثانية من حيث اعداد الوفيات عند النساء. في الوقت الحاضر، لا توجد طرق فعالة للوقاية من هذا السرطان، لأن سبب حدوثه لم يعرف بصورة كامله حتى الآن. الكشف المبكر أكثر طريقة فعالة لتشخيص وعلاج سرطان الثدي واعطاء فرصة أفضل للشفاء التام. ولذلك، الكشف المبكر عن سرطان الثدي يلعب دورا مهما في تقليل نسبة انتشار المرض ومعدلات الوفيات. في هذا البحث، استخدام التحويلات الكنتورية التي بإمكانها أن تلتقط الهيكل الهندسي الداخلي والذي يعتبر المفتاح المهم في المعلومات البصرية. الفكرة الأساسية للبحث هو تصميم وتنفيذ نظام مقترح يمكن أن يساعد الطبيب في قراءة صورة الماموكرام من خلال دراسة استخدام التحويلات الموجية والكنتوريةعلى أساس العمليات المختلفة على صور الماموكرام وتصنيفهم كصور طبيعية، حميدة أو خبيثة بالأعتمادعلىخوارزمية شجرة القرار. تظهر النتائج التجريبية ان المصنف ID3 يحقق دقة 81% في حالة استخدام تحويلات المويجات و95% مع تحويلات الكنتورية لنفس العدد من مجموعة الاختبار.} }