МУЛЬТИФРАКТАЛЬНИЙ АНАЛІЗ МАМОГРАФІЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ

Анотація

Розглядається задача підвищення ефективності комп’ютерного аналізу мамографічних зображень для підтримки раннього виявлення патологічних змін молочної залози. Показано, що обмеження традиційної мамографії, зумовлені щільністю тканин, наявністю шумів та артефактів, а також суб’єктивністю інтерпретації, обґрунтовують необхідність використання кількісних методів, здатних забезпечити більш об’єктивну оцінку структурних особливостей зображення. У роботі розглянуто підхід, спрямований на отримання локально чутливих показників складності тканин, що підсилює виявлення малоконтрастних або слабко виражених змін. Метою дослідження є розробка методики, яка поєднує автоматизовану сегментацію та мультифрактальний аналіз із поданням результатів у вигляді карт локальних фрактальних розмірностей (heatmap). Сегментація виконується шляхом комбінування нейронної мережі архітектури U-Net із порогуванням за Otsu після застосування медіанної та гаусівської фільтрації, що дає змогу формувати більш стабільні маски та зменшувати вплив шумових компонентів. Ключовим елементом запропонованої методики є побудова карт локальних фрактальних розмірностей методом ковзного вікна, який забезпечує безперервну просторову оцінку структурної неоднорідності тканин. Показано, що у зонах патологічних змін виникають локальні відхилення фрактальної розмірності відносно навколишньої паренхіми, що підвищує інтерпретованість та може слугувати індикатором потенційних областей інтересу. Проаналізовано обмеження класичного методу box-counting щодо градаційних зображень, зокрема залежність від бінаризації та втрату інформації про рівні інтенсивності. Аргументовано доцільність переходу до differential box-counting, який працює у просторі інтенсивностей та забезпечує вищу чутливість до текстурних варіацій. Експериментальні результати, отримані на зображеннях із баз MIAS та DDSM, підтверджують перспективність запропонованого підходу та його потенційну корисність для подальшого розвитку систем комп’ютерної підтримки прийняття рішень у мамографії.