IJCAET：新技术准确区分出乳腺癌组织

图片来源：Cancer Research

现在来自印度的研究人员开发出了一种新技术用于区分乳腺组织中的异常信号，他们使用了一种基于灰度共生矩阵（Gray-level Co-occurrence Matrix,GLCM，又叫灰度共现矩阵：像素灰度在空间位置上的反复出现形成图像的纹理，描述具有某种空间位置关系两个像素灰度的联合分布）的决策树方法。这使得研究人员可以从基于数码图片的医学图像中的像素“亮度/灰度”值来提取有用的信息和特点。

在这项新研究中，研究人员先通过预处理使获得的数据中的噪音信号降低，随后他们使用GLCM技术对图像进行了分析，以此帮助医生区别乳房X线照相术获得的图像中的正常和恶性乳腺癌组织。（生物谷Bioon.com）

参考资料：

J. Kamalakannan et al. Classification of breast abnormality using decision tree based on GLCM features in mammograms, International Journal of Computer Aided Engineering and Technology (2018). DOI: 10.1504/IJCAET.2018.10013711