Έλεγχος και ανίχνευση νεοπλασιών σε ακτινογραφίες μαστογραφίας

dc.contributor.advisorΔερματάς, Ευάγγελος
dc.contributor.authorΚαράμπαλη, Βασιλική
dc.contributor.committeeΔερματάς, Ευάγγελος
dc.contributor.otherKarampali, Vasiliki
dc.date.accessioned2012-07-19T11:00:10Z
dc.date.available2012-07-19T11:00:10Z
dc.date.copyright2011-06-30
dc.date.issued2012-07-19
dc.degreeΔιπλωματική Εργασίαel
dc.description.abstractΗ διπλωματική αυτή εργασία σχετίζεται με την ανίχνευση νεοπλασιών σε μαστογραφίες. Στις μέρες μας, έχουμε μία καλή εικόνα για τον τρόπο που δημιουργείται ο καρκίνος. Αυτό βοηθά στην βελτίωση της θεραπείας αλλά και στην μείωση εμφάνισης της πάθησης. Το κλειδί για την επιτυχή καταπολέμηση της νόσου είναι η πρώιμη ανίχνευση. Οι πιο διαδεδομένες μέθοδοι εξέτασης και διάγνωσης καρκίνου του μαστού είναι η αυτοεξέταση των μαστών από την ίδια τη γυναίκα, η τακτική προληπτική εξέταση του στήθους από το γιατρό καθώς και η πρόληψη μέσω της μεθόδου της μαστογραφίας. Η ανίχνευση του καρκίνου, είναι μια διαδικασία δύσκολη και απαιτεί υψηλό βαθμό αυτοσυγκέντρωσης. Τα νεοπλάσματα αποτελούν παθολογίες και μπορούν να καταταχθούν σε καλοήθη και κακοήθη με ενδιάμεσες διαβαθμίσεις. Το μεγαλύτερο ποσοστό των βιοψιών καταλήγουν τελικά να είναι καλοήθεις. Το νεόπλασμα του μαστού είναι το συχνότερο νεόπλασμα του γυναικείου πληθυσμού. Η διαδικασία συρρίκνωσης της εικόνας, ο αλγόριθμος μετατροπής βάθους των εικονοστοιχείων, ο εμπλουτισμός και η κλιμάκωση της εικόνας αποτελούν κάποιες μεθόδους βελτίωσης της ψηφιακής εικόνας στον τομέα της μαστογραφίας. Περιγράφονται οι τεχνικές ανίχνευσης των ανωμαλιών, με τη βοήθεια των οποίων, μπορούν να εντοπιστούν ανωμαλίες των ιστών στις μαστογραφικές εικόνες. Τέτοιες μορφές ανωμαλιών είναι οι οζώδεις σκιάσεις και οι μικροαποτιτανώσεις. Παρουσιάζονται τα λεγόμενα συστήματα απόφασης και πιο συγκεκριμένα, περιγράφεται ο ορισμός και οι αρχές λειτουργίας των νευρωνικών δικτύων που αποτελούν και τα πιο ευρέως χρησιμοποιούμενα. Τέλος, παρουσιάζεται μια μέθοδος ανίχνευσης νεοπλασιών σε μαστογραφίες, ξεκινώντας από μία γενική εισαγωγή στο σύστημα και στα επίπεδα από τα οποία αποτελείται, και συνεχίζοντας με την ανάλυση των μεθόδων που χρησιμοποιεί.el
dc.description.translatedabstractThis assignment is related to neoplasia detection in mammograms. Nowadays, we are aware of the way cancer is created. This fact helps to the improvement of the treatment and also to the reduction of the disease appearance. The key to the successful opposition of the disease is the precocity detection. The most prevalent examination and diagnosis methods of breast cancer are self-examination, regular preventive examination by a doctor and the prevention through the method of mammography. Breast cancer detection, is a difficult procedure and requires a high degree of concentration. Neoplasms represent pathologies and can be categorized in benign and malignant. Breast neoplasm is the most common neoplasm of the female population. The procedure of shrinking the digital image, the depth transduction algorithm of the pixels, the enhancement and the scale of the image, comprise some improvement methods of the digital image in the field of mammography. There is a description of the techniques used for detecting abnormalities of the tissues. Masses and micro-calcifications are examples of that kind of abnormalities. Furthermore, there is a presentation of the well known decision systems, and particularly, definition and principles of functionality of neural networks are described, which are the most widely used. Finally, a new method of neoplasias detection is presented in mammograms, starting from a general introduction of the system and the levels it consists of, and continuing with the analysis of the methods used.el
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10889/5381
dc.language.isogrel
dc.rights12el
dc.subjectΜαστογραφίαel
dc.subjectΝεοπλασίεςel
dc.subjectΚαρκίνος του μαστούel
dc.subject.alternativeMammographyel
dc.subject.alternativeNeoplasiael
dc.subject.alternativeBreast cancerel
dc.subject.ddc618.190 757 2el
dc.titleΈλεγχος και ανίχνευση νεοπλασιών σε ακτινογραφίες μαστογραφίαςel
dc.typeThesisel

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
karampalinemertes.pdf
Size:
2.35 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
6.29 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: