IMAGE ENHANCEMENT BASED BREAST CANCER DETECTION USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

Abstract

Göğüs kanseri kadının ölümünün ana nedenlerinden biridir. Bu hastalığın erken safhalarda saptanması, ölüm sayısının artmasını önlemeye yardımcı olabilir. Göğüs kanserini saptamak için en çok kullanılan algoritmalardan biri, istenilen görüntüyü özel uygulama için uygun hale getirmek için kullanılan mamografi görüntülerinin zenginleştirilmesidir. Ayrıca görüntülerin görsel kalitesi, dijital görüntü geliştirme metodu kullanılarak iyileştirilebilir. Bu yazıda mamografi görüntülerini geliştirmek için sinir ağı tekniği kullanılmıştır. Bu yöntem, sağlıklı kişinin mamogramını tanımaya yönlendiren görüntü yoğunluğundaki beklenmedik değişiklikleri anlamak için tasarlanmış iyileştirme ve netleştirme prosedürünün bazı büyük avantajlarından faydalanmayı hedeflemektedir. Kullanılan algoritma, görüntü işleme alanındaki uygulamalarının neden olduğu bileme ve pürüzsüzleştirme tekniklerinin gürültüsünü de ortadan kaldırır. Bu çalışmada, önerilen yöntem MATLAB simülasyon yazılımı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Sistemler, birkaç meme X-ışını mamogramı kullanılarak eğitilmiş ve test edilmiştir. Simülasyon sonuçlarına bağlı olarak, önerilen yöntem, seçilen mamografi görüntüsünü avantajlı bir şekilde artırabilir ve meme kanseri enfekte mamografilerini tespit etmek ve tanımlamak için ilave radyologlar olan yardım sağlayabilen meme kanserini başarıyla tespit edebilir.Cancer of breast is one of the major reasons for women death. Detection of this disease in early stages can help to avoid the raising number of deaths. One of the most used algorithm for detecting cancer of breast is by enhancement of mammogram images which is used to make desired image suitable for specific application. Also the visual quality of images can be improved using digital image enhancement method. In this paper neural network technique has been used to enhance the mammogram images. This method aims to earn some great benefits of improve and sharpening procedure that is designed to understand unexpected changes in the image intensity, which leads to recognize healthy person's mammogram. The used algorithm can also remove the noise of both sharpening and smoothing techniques caused by their application in image processing field. In this work, the proposed method has been implemented using MATLAB simulation software. The systems have been trained and tested using several breast X-ray mammograms. Depending on the simulation results, the proposed method can advantageously enhance the selected mammogram image and successfully detect the breast cancer which can provide help that is additional radiologists to detect and identify infected mammograms of breast cancer. Keywords: Image processing, neural network, Image enhancement Mammogram, classification, Segmentation.