TY - JOUR ID - TI - Mammograms Segmentation and extraction for breast cancer regions based on region growing تقسيم صور الثدي واستخراج مناطق اصابتها بالسرطان باستخدام طريقة نمو المنطقة AU - Nassir H. Salman AU - Semaa Ibrahim M.Ali PY - 2019 VL - IS - 57 SP - 448 EP - 460 JO - Journal of Baghdad College of Economic sciences University مجلة كلية بغداد للعلوم الاقتصادية الجامعة SN - 2072778X 27895871 AB - Medical imaging is an essential part of modern healthcare, where it’s technologists take X-rays, mammograms, ultrasounds and computed tomography images to help diagnose patients' injuries and diseases. In this work, the application of region growing technique was explored to the problem of image segmentation, extracting and finding the boundary of different breast tissue regions cancer in mammograms images. Our search focus on two parts, the first is detecting the cancer area. The detection algorithm used on 117 dataset images, the result is detection cancer in 115 image and two images are shifted. Then the second step started with origin these images using segmentation method based on region growing. The goal of the segmentation algorithm here is to see if the region-growing algorithm could separate different intensities for the different breast patterns. This algorithm is applied with selecting a seed point to provide the hard constraint, whereas the seed point are selected based on user-defined. Region growing has been explored on images of various imaging modalities but not on mammograms just yet. Therefore, this article is mainly focused on using region-growing algorithm to perform segmentation to increase the visibility of different breast densities in mammography images. Our proposed methodology for the segmentation of mammograms has been tested on Mini-MIAS database mammogram images. The results show that the proposed algorithms are fast for image segmentation into regions with edges detection, region extraction, and region features calculations such as region area, mean, max, minimum intensity values, and no. of pixels etc

التصوير الطبي هو جزء أساسي من الرعاية الصحية الحديثة. يقوم أخصائيو التصوير الطبي بأخذ صور الأشعة السينية والتصوير الشعاعي للثدي والتصوير بالموجات فوق الصوتية والصور المقطعية المحوسبة للمساعدة في تشخيص إصابات المرضى وأمراضهم. في هذا العمل ، نستكشف تطبيق تقنيات نمو المناطق على مشكلة العثور على حدود مناطق نسيج الثدي المختلفة في صور الثدي الشعاعية المصابة بالسرطان. لقد تم استخدام خوارزمية تحديد الصور التي بها سرطان وهي 115 صورة من اصل 117 وتم استبعاد صورتين لوجود خلل فيهما اصلا كما ورد في نص البيانات . لتبدا طريقة التقسيم باستخدام خوارزمية نمو المنطقة المختارة .ان الهدف من خوارزمية التقسيم هو معرفة ما إذا كانت خوارزمية النمو في المنطقة يمكن أن تفصل الكثافات المختلفة لأنماط الثدي المختلفة. يتم تطبيق نمو المنطقة مع اختيار نقطة البدايه لتقسيم المنطقه على اساس حد عتبه معين ، في حين يتم اختيار نقطة البدايه على أساس تعريف المستخدم. وقد تم استكشاف تزايد المنطقة على صور لطرائق التصوير المختلفة ولكن ليس على صور الثدي بالأشعة السينية حتى الآن. لذلك ، يركز هذا المشروع بشكل رئيسي على استخدام خوارزمية النمو في منطقة الثدي المصابة لإجراء تجزئة لزيادة الرؤية من كثافات ثديية مختلفة في صور التصوير الشعاعي للثدي. يعتبر تقسيم صورة الماموجرام إلى كثافات مختلفة للثدي مفيدًا لتقييم المخاطر والتقييم الكمي لتغيرات الكثافة. تم اختبار منهجيتنا المقترحة لتجزئة تصوير الثدي بالأشعة على أساس منطقتهم إلى فئات مختلفة من الكثافة على قاعدة بيانات Mini-MIAS. وكانت الطريقتين المستخدمة سريعة في تقسيم صور الثدي واستخلاص المنطقة المصابة وحساب خواصها لاغراض التحليل. ER -