Pemprosesan Imej dan Pengekstrakan Ciri-Ciri Morfologi Secara Automatik Untuk Sel Lesi Payudara Teraspirasi Jarum Halus
Loading...
Date
2015
Authors
Mohd Salleh, Nuryanti
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Fine needle aspiration cytology (FNAC) has been known as one of the compatible method for detecting breast cancer at its early stage. This method is not only simple and fast; it is also low in cost. However, the process needs to be handled by highly skilled and experienced pathologists. Application in medical imaging has been found to be very useful to assist this process. For solid tumors, the morphological features have been shown to be more sensitive and very useful to diagnose breast cancer. Identification of these morphological features has often been performed either by visualization or using manual computational system. The main objective of this research is to identify automated processing techniques to extract morphological features from fine needle aspirated cell images of breast lesion.Sitologi aspirasi jarum halus (FNAC) telah terkenal sebagai salah satu kaedah yang sesuai untuk mengesan barah payudara pada peringkat awal. Kaedah ini bukan sahaja mudah dan cepat; kosnya juga adalah rendah. Walaubagaimanapun, proses tersebut perlu dikendalikan oleh ahli-ahli patologi yang berkemahiran tinggi dan berpengalaman. Aplikasi dalam pengimejan perubatan telah ditemui sangat berguna untuk membantu proses ini. Bagi tumor-tumor yang pejal, ciri-ciri morfologi telah menunjukkan kepekaan yang lebih tinggi dan amat berguna untuk mendiagnosis barah payudara. Pengenalpastian ciri-ciri morfologi ini seringkali dilakukan samaada secara visual atau menggunakan sistem pengkomputeran secara manual. Objektif utama penyelidikan ini adalah bertujuan untuk mengenalpasti teknik-teknik pemprosesan berautomatik bagi mengekstrak ciri-ciri morfologi daripada imej-imej sel lesi payudara teraspirasi jarum halus.
Description
Master
Keywords
Needle Aspiration Cytology , Breast Cancer , Morphological