乳房の密度と腫瘤のコンピュータ支援検出、グラフカットを用いたマンモグラフィ上での他の乳房解剖学的領域の可視化

Computer aided detection of breast density and mass, and visualization of other breast anatomical regions on mammograms using graph cuts.

• Nafiza Saidin
• Harsa Amylia Mat Sakim
• Umi Kalthum Ngah
• Ibrahim Lutfi Shuaib

抄録

乳がんは、ほとんどが乳房の腺性（密度の高い）領域から発生します。その結果、乳房密度は乳がんリスクの強い指標であることがわかっています。したがって、乳房の密な領域をセグメント化または分類できるシステムの開発が必要とされている。乳房が密集していると、乳がんの早期発見のためのマンモグラフィの感度が低下する。また、乳房が密集している場合には、乳房内の腫瘤を検出することは困難である。そのため、乳腺組織から腫瘤の存在をコンピュータで分離する方法が重要な課題となる。さらに、セグメンテーションの結果が、乳房の解剖学的領域の可視化を可能にするより正確な区分けを提供するならば、それはまた、建築的な歪みや非対称性の検出に役立つかもしれません。本研究では、乳房の密な領域と腫瘤の存在をセグメント化し、他の乳房領域（皮膚-空気界面、非圧縮脂肪、圧縮脂肪、腺）をシステムで可視化することを試みる。グラフカット(GC)セグメンテーション技術を提案している。異なる部分のセグメンテーションのためのハードな制約を提供するために、シードラベルのマルチセレクションが選択されている。結果は有望である。検出されたセグメント化された密な乳房領域と放射線学的根拠との間に強い相関関係（r = 0.93）が観察された。

Breast cancer mostly arises from the glandular (dense) region of the breast. Consequently, breast density has been found to be a strong indicator for breast cancer risk. Therefore, there is a need to develop a system which can segment or classify dense breast areas. In a dense breast, the sensitivity of mammography for the early detection of breast cancer is reduced. It is difficult to detect a mass in a breast that is dense. Therefore, a computerized method to separate the existence of a mass from the glandular tissues becomes an important task. Moreover, if the segmentation results provide more precise demarcation enabling the visualization of the breast anatomical regions, it could also assist in the detection of architectural distortion or asymmetry. This study attempts to segment the dense areas of the breast and the existence of a mass and to visualize other breast regions (skin-air interface, uncompressed fat, compressed fat, and glandular) in a system. The graph cuts (GC) segmentation technique is proposed. Multiselection of seed labels has been chosen to provide the hard constraint for segmentation of the different parts. The results are promising. A strong correlation (r = 0.93) was observed between the segmented dense breast areas detected and radiological ground truth.