Diagnosis of Breast Cancer by K-Mean Clustering and Otsu Thresholding Segmentation Methods

Aslı KUŞCU; Halil EROL

doi:https://doi.org/10.47495/okufbed.994481

Makale detayları

Diagnosis of Breast Cancer by K-Mean Clustering and Otsu Thresholding Segmentation Methods

Yazarlar:

Aslı KUŞCU | Halil EROL

Yayıncı:

Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Osmaniye Korkut Ata University Journal of the Institute of Science and Technology 2022 Vol.5 Issue 1, pp.258-281

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

3/2022

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000556918

Sıklık:

Üç Yıllık

pISSN:

2687-3729

DOI:

https://doi.org/10.47495/okufbed.994481

Özet:

 

Breast cancer has increased decidedly among women. But with early diagnosis, a positive response to treatment can be given. Researchers are conducting various studies in imaging methods to detect the disease early and accurately. In this study, 9 cancerous images taken from the TCİA image data bank were detected by K-mean clustering and the Otsu threshold method. Performance metrics were evaluated by comparing them with marked reference images (ground truth) by the radiologist. For the clustering process, TPR (True Positive Rate) 0.89, FPR (False Positive Rate) 0.14, similarity 0.67, accuracy 0.87, sensitivity 0.89, exact hit ratio 0.86, specificity 0.87, F Score 0.87 were found, respectively. For Otsu, TPR (True Positive Rate) 0.84, FPR (False Positive Rate) 0.12, similarity 0.73, accuracy 0.84, sensitivity 0.84, exact hit 0.86, specificity 0.87, F Score 0.84 were calculated. The aim of this study is to determine the tumor boundaries more accurately and to use them in imaging devices in the field of health with pixel-based segmentation. As a result, both methods were successful can be used in the field and close to each other.

 

Meme kanseri, kadınlar arasında büyük oranda artış göstermiştir. Ancak erken teşhisiyle, tedaviye olumlu cevap verilebilmektedir. Araştırmacılar, hastalığı erken ve doğru tespit edebilme adına görüntüleme yöntemlerinde çeşitli çalışmalar yapmaktadır. Bu çalışmada; TCİA görüntü veri bankasından alınan 9 kanserli görüntüde K ortalama kümeleme ve otsu eşikleme yöntemi ile tümör tespiti yapılmıştır. Radyolog tarafından işaretli referans görüntüleri ile (ground truth) ile karşılaştırarak, başarım (performans) metrikleri değerlendirilmiştir. Kümeleme işlemi için sırasıyla TPR (Doğru Pozitif Oranı) 0.89, FPR (Yanlış Pozitif Oranı) 0.14, benzerlik 0.67, doğruluk 0.87, duyarlılık 0.89, hassasiyet 0.86, özgüllük 0.87, F puanı 0.87 bulunmuştur. Otsu için TPR (Doğru Pozitif Oranı) 0.84, FPR (Yanlış Pozitif Oranı) 0.12, benzerlik 0.73, doğruluk 0.84, duyarlılık 0.84, hassasiyet 0.86, özgüllük 0.87, F puanı 0.84 olarak hesaplanmıştır. Bu çalışmada, daha az veri kümesi ile daha kısa sürede, görüntü işleme yöntemlerini kullanarak, piksel tabanlı segmentasyon ile tümör sınırlarının daha doğru belirlenmesi, insana duyulan ihtiyacın azalması ve sağlık alanında sahada görüntülemede kullanılan tıbbi cihazların bilgisayar destekliyazılımlarla geliştirilmesi, mamografik tarama sistemlerinin doğru ve hızlı bir şekilde yapılabilmesi amaçlanmıştır.  Sonuç olarak, her iki yöntem de başarılı, sahada kullanılabilir ve birbirine yakın başarım değerleri bulunmuştur.

Makale detayları

Diagnosis of Breast Cancer by K-Mean Clustering and Otsu Thresholding Segmentation Methods

Yazarlar: Aslı KUŞCU | Halil EROL

Yayıncı: Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: Osmaniye Korkut Ata University Journal of the Institute of Science and Technology 2022 Vol.5 Issue 1, pp.258-281

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 3/2022

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2000556918

Sıklık: Üç Yıllık

pISSN: 2687-3729

DOI: https://doi.org/10.47495/okufbed.994481

Sayı

Yazarlar:

Aslı KUŞCU | Halil EROL

Yayıncı:

Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Osmaniye Korkut Ata University Journal of the Institute of Science and Technology 2022 Vol.5 Issue 1, pp.258-281

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

3/2022

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000556918

Sıklık:

Üç Yıllık

pISSN:

2687-3729

DOI:

https://doi.org/10.47495/okufbed.994481