A - Human Necessities – 61 – B
Patent
A - Human Necessities
61
B
A61B 6/00 (2006.01) B29C 49/00 (2006.01) F16L 11/11 (2006.01) G06T 5/20 (2006.01) G06T 7/00 (2006.01)
Patent
CA 2297986
A method, a system for detecting, and displaying clustered micro-calcification in a digital mammogram wherein a single digital mammogram (100) is first automatically cropped (200) to a breast area sub-image which is then processed by means of an optimized difference of a Gaussian filter to enhance the appearance of potential micro-calcification in the sub-image. The potential micro-calcification is threshold, clusters are detected (300), features are computed for the detected clusters, and the clusters are classified (400) as either suspicious or not suspicious by means of a neural network. The locations in the original digital mammogram of the suspicious detected clustered micro-calcification are indicated. The results of the system are optimally combined with a radiologist's observation of the original mammogram by combining the observations with the results after the radiologist has first accepted or rejected individual detections reported by the system.
On décrit un procédé, un système permettant de détecter et d'afficher des amas de micro-calcifications présents dans un mammogramme numérique. Dans ce procédé et ce système un unique mammogramme numérique (100) est tout d'abord automatiquement recadré (200) sous forme d'une sous-image d'une région de la poitrine qui est ensuite traitée au moyen d'une différence optimisée d'un filtre Gaussien pour améliorer l'aspect des micro-calcifications potentielles dans la sous-image. Les micro-calcifications potentielles sont comparées à un seuil, les amas sont détectés (300), les caractéristiques sont calculées pour les amas détectés et les amas sont classifiés (400) comme étant suspects ou non suspects par un réseau neuronal. Dans le mammogramme numérique de départ les endroits où se trouvent les amas de micro-calcification détéctés et classés suspects sont indiqués. Les résultats du système sont combinés de manière optimale avec l'observation du radiologiste du mammogramme de départ au moyen de la combinaison des observations avec les résultats une fois que le radiologiste a tout d'abord accepté ou rejeté les détections individuelles communiquées par le système.
Amburn Elton P.
Berkey Telford S.
Broussard Randy P.
Desimio Martin P.
Hoffmeister Jeffrey W.
Gowling Lafleur Henderson Llp
Qualia Computing Inc.
LandOfFree
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