Rozmyta klasyfikacja mikroskalcyfikacji w mammogramach

Rak piersi jest jedn z najczstszych form raka wystpujcego u kobiet. Mammografia jest metod powszechnie stosowan w celu wykrycia raka piersi. Mammografia jest to bardzo wysokiej rozdzielczoci przestrzenne zdjcie rentgenowskie piersi. Mammogramy musz by przebadane pod ktem nieprawidowych i potencjalnie niebezpiecznych zmian chorobowych. Diagnostyka komputerowa jest aktywnym obszarem bada majcych na celu automatyczne wykrycie nieprawidowoci w mammogramie. W centrum zainteresowania tej pracy znajduje si automatyczne wykrywanie mikroskalacji na mammogramie z wykorzystaniem przetwarzania obrazw rozmytych. Mikroskalcyfikacje s jednym z najwczeniejszych objaww raka piersi, ktry czasami jest trudny do wykrycia ze wzgldu na swj may rozmiar, niski kontrast i rozmyt granic. Opracowane w tej pracy algorytmy rozmyte analizuj obraz na poziomie pikseli, wykrywaj nieprawidowoci i identyfikuj ich brzegi za pomoc operatorw rozmytych. Opracowany system rozmyty jest stosowany na zestawie mammogramw o wysokiej rozdzielczoci w celu potwierdzenia jego dziaania. Wyniki wyranie wskazuj na wykonalno i skuteczno proponowanego podejcia.