1. Burapha University Research Information
  2. Faculty of Informatics
  3. รายงานการวิจัย (Research Reports)
กรุณาใช้ตัวระบุนี้เพื่ออ้างอิงหรือเชื่อมต่อรายการนี้: https://buuir.buu.ac.th/xmlui/handle/1234567890/1916
ระเบียนเมทาดาทาแบบเต็ม
ฟิลด์ DC ค่าภาษา
dc.contributor.authorกฤษณะ ชินสารth
dc.contributor.authorสุวรรณา รัศมีขวัญth
dc.contributor.authorเบญจภรณ์ จันทรกองกุลth
dc.contributor.authorภูสิต กุลเกษมth
dc.contributor.authorอัณณ์นุพันธ์ รอดทุกข์th
dc.contributor.authorชิดชนก เหลือสินทรัพย์th
dc.contributor.authorปิยตระกูล บุญทองth
dc.contributor.otherมหาวิทยาลัยบูรพา. คณะวิทยาการสารสนเทศ
dc.date.accessioned2019-03-25T09:09:57Z
dc.date.available2019-03-25T09:09:57Z
dc.date.issued2559
dc.identifier.urihttp://dspace.lib.buu.ac.th/xmlui/handle/1234567890/1916
dc.description.abstractการตรวจหามะเร็งเต้านมจะใช้เทคนิคการประมวลผลภาพทางการแพทย์มาตรวจสอบก้อนเนื้อที่เป็นรอยฉีกจะเป็นปัจจัยที่บ่งชี้การเป็นมะเร็งเบื้องต้น ในกระบวนการตรวจสอบก้อนเนื้อที่เป็นรอยฉีกแบบอัตโนมัติจะประกอบไปด้วย ขั้นตอนการประมวลผลภาพที่มีประสิทธิภาพ โดยการกำจัดส่วนของกล้ามเนื้อหน้าอก (Pectoral Muscle) ด้วยวิธีการ Region growing จากนั้นทำการลดขนาดรูปภาพเพื่อหาบริเวณที่เราสนใจ (Region of interest: ROI) ด้วยวิธีคำนวณหาอัตราส่วนของเต้านม การปรับปรุงคุณภาพของส่วนพื้นที่ที่เหลือในภาพ ROI ด้วยโพลิโนเมียลเฮอร์ไมท์ เมื่อจบการประมวลผลขั้นตอน ผู้วิจัยได้นำเสนอขั้นตอนวิธีการหาจุดเริ่มต้นของเอ็กทีฟคอนทัวร์ (Active contour) ด้วยขั้นวิธี Radon Transform จากนั้นคำนวณรูปร่างของมวลเนื้อเยื่อแบบรอยฉีกด้วยแอ็กทีฟคอนทัวร์ ด้วยเทคนิคที่อยู่บนพื้นฐาน GGVF จากกระบวนการที่ได้นำเสนอภาพที่ใช้จากฐานข้อมูลภาพดิจิตอลเมมโมแกรมให้ความถูกต้องของผลลัพธ์เป้นที่น่าพึงพอใจมากและสามารถระบุตำแหน่งของมวลเนื้อเยื่อที่คาดว่าจะเป็นเนื้อเยื่อที่มีรอบฉีกอย่างอัตโนมัติth_TH
dc.description.sponsorshipโครงการวิจัยประเภทงบประมาณเงินรายได้จากเงินอุดหนุนรัฐบาล (งบประมาณแผ่นดิน) ปีงบประมาณ พ.ศ. 2558en
dc.language.isothth_TH
dc.publisherคณะวิทยาการสารสนเทศ มหาวิทยาลัยบูรพาth_TH
dc.subjectการวินิจฉัยโรคth_TH
dc.subjectการหามะเร็งเต้านมth_TH
dc.subjectคอมพิวเตอร์th_TH
dc.subjectสาขาเทคโนโลยีสารสนเทศและนิเทศศาสตร์th_TH
dc.titleโครงการ การตรวจหามะเร็งเต้านมโดยการตรวจหามวลที่มีรูปร่างแบบ Spiculation สำหรับคอมพิวเตอร์ช่วยการวินิจฉัยในโรงพยาบาลth_TH
dc.title.alternativeBreast cancer detection by evaluating spiculated mass for computer-aided diagnosis in hospital patientsth_TH
dc.typeResearchth_TH
dc.year2559
dc.description.abstractalternativeDetection of breast cancer in early stage is the best way diagnosis. Then, breast cancer diagnosis with spiculated mass based on medical image processing techniques was proposed in this paper. The proposed method consists of two main steps including pre-processing and post-processing. In the pre-processing step. pectoral muscle detection based on region growing techniques and identification of ROI of human breast based on Hermite polynomial were proposed. In the post-processing step, initial seed point of active contour based on Radon transform and active contour for detecting irregular tissue area based on GGVF were applied. The numerical tests employing images from the digital database for screening mammography show good accuracy of our proposed algorithm for detecting spiculated masses. In addition, the proposed method was also automatic detection of all spiculated tissues.en
ปรากฏในกลุ่มข้อมูล:รายงานการวิจัย (Research Reports)

แฟ้มในรายการข้อมูลนี้:
แฟ้ม ขนาดรูปแบบ 
2560_069.pdf1.85 MBAdobe PDFดู/เปิด
แสดงระเบียนรายการแบบย่อ


รายการทั้งหมดในระบบคิดีได้รับการคุ้มครองลิขสิทธิ์ มีการสงวนสิทธิ์เว้นแต่ที่ระบุไว้เป็นอื่น