ارائه یک سیستم تشخیص کامپیوتری هوشمند جدید برای تشخیص سرطان سینه با استفاده از تصاویر حرارتی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان

1 گروه مهندسی برق و مهندسی پزشکی، موسسسه آموزش عالی جهاددانشگاهی استان اصفهان، اصفهان، ایران.

2 گروه مهندسی برق، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه علم و فرهنگ، تهران، ایران.

چکیده

سرطان سینه از شایع‌ترین دلایل مرگ‌و‌میر در میان زنان جهان می‌باشد، اما تشخیص زودهنگام و دقیق این نوع سرطان می‌تواند درمان را به طرز چشمگیری بهبود بخشد. تصویربرداری حرارتی یکی از روش‌های اولیه تشخیص سرطان سینه است. همچنین از سیستم تشخیص کامپیوتری می‌توان برای کمک به پزشکان برای افزایش دقت تفسیر نتایج استفاده کرد. در این مقاله، یک سیستم تشخیص کامپیوتری هوشمند برای تشخیص سرطان سینه با استفاده از تصاویر حرارتی ارائه شده است. سیستم هوشمند تشخیص کامپیوتری ارائه شده شامل روش SFTA برای استخراج ویژگی و الگوریتم SVM ، kNN و D-Tree برای طبقه‌بندی نتایج می‌باشد. عملکرد سیستم تشخیص کامپیوتری هوشمند ارائه شده با استفاده از پایگاه داده DMR-IR و پایگاه داده دانشگاه Fluminense Federal و MATLAB2018 برای استفاده از الگوریتم انتخاب ویژگی فاخته و بدون الگوریتم انتخاب ویژگی ارزیابی شده‌است. نتایج نشان می‌دهد که بهترین میانگین صحت، حساسیت و اختصاصیت به ترتیب 99، 5/99 و 03/98 درصد می‌باشد که بابکارگیری الگوریتم انتخاب ویژگی فاخته و الگوریتم طبقه‌بندی کننده SVM بدست آمده‌است. همچنین سیستم تشخیص کامپیوتری ارائه شده دارای مزایایی نسبت به سایر سیستم‌های تشخیص کامپیوتری می‌باشد. این نتایج نشان می‌دهد که استفاده از روش استخراج ویژگی SFTA، الگوریتم انتخاب ویژگی فاخته، الگوریتم طبقه‌بندی SVM و داده‌های پایگاه داده DMR-IR در سیستم تشخیص کامپیوتری پیشنهادی، می‌تواند باعث بهبود نتایج ارزیابی شود.

کلیدواژه‌ها


[1] A. Lashkari, F. Pak, and M. Firouzmand, "Full intelligent cancer classification of thermal breast images to assist physician in clinical diagnostic applications," Journal of medical signals and sensors, vol. 6, no. 1, p. 12, 2016.
[2] T. Andreadis, C. Emmanouilidis, S. Goumas, and D. Koulouriotis, "Development of an intelligent CAD system for mass detection in mammographic images," IET Image Processing, vol. 14, no. 10, pp. 1960-1966, 2020.
[3] M. Navid, S. S. F. Hamidpour, F. Khajeh-Khalili, and M. Alidoosti, "A novel method to infrared thermal images vessel extraction based on fractal dimension," Infrared Physics & Technology, vol. 107, p. 103297, 2020/06/01/ 2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.infrared.2020.103297.
[4] D. Sathish, S. Kamath, K. Prasad, and R. Kadavigere, "Role of normalization of breast thermogram images and automatic classification of breast cancer," The Visual Computer, vol. 35, no. 1, pp. 57-70, 2019/01/01 2019, doi: 10.1007/s00371-017-1447-9.
[5] M. Zarei, A. Rezai, and S. S. Falahieh Hamidpour, "Breast cancer segmentation based on modified Gaussian mean shift algorithm for infrared thermal images," Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization, pp. 1-7, 2021.
[6] N. Darabi, A. Rezai, and S. S. Falahieh Hamidpour, "Breast cancer detection using RSFS-based feature selection algorithms in thermal images," Biomedical Engineering: Applications, Basis and Communications, 2021.
[7] T. Sarigoz and T. Ertan, "Role of dynamic thermography in diagnosis of nodal involvement in patients with breast cancer: A pilot study," Infrared Physics & Technology, vol. 108, p. 103336, 2020/08/01/ 2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.infrared.2020.103336.
[8] A. Lozano and F. Hassanipour, "Infrared imaging for breast cancer detection: An objective review of foundational studies and its proper role in breast cancer screening," Infrared Physics & Technology, vol. 97, pp. 244-257, 2019/03/01/ 2019, doi: https://doi.org/10.1016/j.infrared.2018.12.017.
[9] U. Raghavendra, A. Gudigar, T. N. Rao, E. J. Ciaccio, E. Y. K. Ng, and U. Rajendra Acharya, "Computer-aided diagnosis for the identification of breast cancer using thermogram images: A comprehensive review," Infrared Physics & Technology, vol. 102, p. 103041, 2019/11/01/ 2019, doi: https://doi.org/10.1016/j.infrared.2019.103041.
[10] A. S. Eltrass and M. S. Salama, "Fully automated scheme for computer‐aided detection and breast cancer diagnosis using digitised mammograms," IET Image Processing, vol. 14, no. 3, pp. 495-505, 2020.
[11] N. Ahmad, S. Asghar, and S. A. Gillani, "Transfer learning-assisted multi-resolution breast cancer histopathological images classification," The Visual Computer, 2021/05/13 2021, doi: 10.1007/s00371-021-02153-y.
[12] D. Sathish and S. Kamath, "Detection of Breast Thermograms using Ensemble Classifiers," Journal of Telecommunication, Electronic and Computer Engineering (JTEC), vol. 10, no. 3-2, pp. 35-39, 2018.
[13] A. Ahmed, M. Ali, and M. Selim, "Bio-inspired based techniques for thermogram breast cancer classification," International Journal of Intelligent Engineering and Systems, vol. 12, no. 2, pp. 114-124, 2019.
[14] A. L. Rodrigues et al., "Identification of mammary lesions in thermographic images: feature selection study using genetic algorithms and particle swarm optimization," Research on Biomedical Engineering, vol. 35, no. 3, pp. 213-222, 2019/12/01 2019, doi: 10.1007/s42600-019-00024-z.
[15] J. M. S. Pereira, M. Santana, W. Silva, R. Lima, S. Lima, and W. Santos, "Dialectical optimization method as a feature selection tool for breast cancer diagnosis using thermographic images," Understanding a Cancer Diagnosis, pp. 95-118.
[16] F. AlFayez, M. W. A. El-Soud, and T. Gaber, "Thermogram Breast Cancer Detection: A Comparative Study of Two Machine Learning Techniques," Applied Sciences, vol. 10, no. 2, 2020, doi: 10.3390/app10020551.
[17] S. Pramanik, D. Bhattacharjee, and M. Nasipuri, "Breast Abnormality Detection Using Texture Feature Extracted by Difference-Based Variable-Size Local Filter (DVLF)," in Proceedings of Research and Applications in Artificial Intelligence, Singapore, I. Pan, A. Mukherjee, and V. Piuri, Eds., 2021// 2021: Springer Singapore, pp. 111-120.
[18] L. Silva et al., "A new database for breast research with infrared image," Journal of Medical Imaging and Health Informatics, vol. 4, no. 1, pp. 92-100, 2014.
[19] M. Salimian, A. Rezai, S. Hamidpour, and F. Khajeh-Khalili, "Effective Features in Thermal Images for Breast Cancer Detection," presented at the 2nd National Conference on New Technologies in Electrical and Computer Engineering, 2019.
[20] R. Rajabioun, "Cuckoo optimization algorithm," Applied soft computing, vol. 11, no. 8, pp. 5508-5518, 2011.
[21]  E.Aličković and A.Subasi, "Breast cancer diagnosis using GA  feature selection and Rotation Forest," Neural Computing and Applications, 2017.
 [23] G. I. Sayed, A. Darwish, A. E. Hassanien, and J.-S. Pan, "Breast cancer diagnosis approach based on meta-heuristic optimization algorithm inspired by the bubble-net hunting strategy of whales," in International Conference on Genetic and Evolutionary Computing, 2016.
[24]  M.H Golizadeh  " The Investigation of Deep Convolutional Neural Network for Diagnosing Breast Cancer in Thermographic Images jsmj.ajums.ac.ir/article_104943.html
[25] R. Sánchez-Cauce, J. Pérez-Martín, M. Luquel, "Multi-input convolutional neural network for breast cancer detection using thermal images and clinical data," Computer Methods and Programs in Biomedicine, vol. 204, 106045, 2021.
[26] N. Din, R. Dar, M. Rasool, A. Assad, Breast cancer detection using deep learning: Datasets, methods, and challenges ahead, Computers in Biology and Medicine, vol.149, 106073, 2022.