В этом блоге я объясню свой тезис о сегментации маммографических изображений и о том, как ее можно использовать для автоматической оценки положения груди.
Давайте начнем с объяснения рака молочной железы и того, почему он так важен. Рак молочной железы является наиболее распространенным типом рака у женщин. По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) у 2,3 млн женщин был диагностирован рак молочной железы и 685 000 случаев смерти по всему миру в 2020 году. К счастью, есть лечение, которое считается высокоэффективным, если заболевание выявлено на ранних стадиях. . Рак молочной железы в большинстве случаев представляет собой безболезненное уплотнение или уплотнение в груди, но не стоит слишком беспокоиться, поскольку 90% масс молочной железы не являются раковыми. При этом важно, чтобы сами женщины знали об аномалиях в груди и без промедления обращались к врачу, особенно о аномалиях, которые длятся более 1-2 месяцев, даже если они не сопровождаются болью. Обращение за медицинской помощью при первых признаках потенциального симптома может сделать лечение более успешным. Там, где симптомы рака молочной железы могут различаться, некоторые из них:
- Припухлость или утолщение груди.
- Изменение размера, формы или внешнего вида груди.
- Ямочки, покраснение, изъязвление или другие изменения кожи.
- Изменение внешнего вида соска или изменение кожи вокруг соска.
- Аномальные выделения из сосков.
Лечение рака молочной железы обычно состоит из комбинации хирургического удаления и лучевой терапии. Медикаментозное лечение также используется для лечения микроскопического рака, распространившегося из опухоли молочной железы через кровь. Лечение может предотвратить рост и распространение рака и, в целом, тем самым спасти жизни. Чтобы узнать больше о раке молочной железы, я предлагаю пройти курс электронного обучения Раннее выявление рака молочной железы для медицинских работников.
Маммография — это метод визуализации, используемый в основном для выявления рака молочной железы. Метод визуализации использует низкоэнергетические рентгеновские лучи для исследования молочной железы. Квалифицированный лаборант поможет с визуализацией, поместив грудь на пластиковую пластину, а другая пластина будет плотно прижиматься, чтобы сгладить грудь и удерживать ее неподвижно, пока делается рентгеновский снимок. После этого врачи (радиологи) изучают изображения в поисках раковых тканей. Для этого изображения должны быть хорошего качества (без дефектов) и на них должна быть видна большая часть тканей молочной железы. Позиционирование груди является одним из наиболее распространенных дефектов на маммограммах, которые можно увидеть в виде кожных складок или неотображаемых частей груди. Низкокачественные маммографические изображения могут привести к ухудшению диагностического качества.
В моих тезисах предлагается Глубокое обучение для автоматического определения положения груди на маммографии. Конвейер на основе Python был разработан для сегментации пяти различных тканей; На изображении грудь целиком, мышцы, только ткань молочной железы, складки кожи (если они есть) и сосок. Набор масок ручной работы был нарисован с помощью инструмента аннотации CVAT. Маски использовались для обучения и тестирования нескольких моделей, а производительность всех моделей измерялась с использованием коэффициента Dice.
Конвейер оценки качества был реализован для оценки сегментированных масок. Были проверены четыре качественных критерия, взятые из Раннего выявления рака молочной железы для медицинских работников.
Этот разработанный метод можно использовать для обеспечения качества маммографии в клинической практике, а также для обучения рентгенологов улучшению качества изображения, поскольку его можно использовать для получения обратной связи в реальном времени. Чтобы получить больше информации об исследовании, проверьте тезис, где вы можете найти более подробную информацию о методах, экспериментах и результатах.
