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Breast cancer risk assessment using gabor filter bank and curvelet transform

Resumen

El objetivo de la evaluación del riesgo de cáncer de seno es establecer el riesgo que tiene una persona sana de desarrollar cáncer de seno en el futuro. Recientemente, las imágenes mamográficas han mostrado un gran potencial para la extracción de biomarcadores de imagen para la construcción de modelos de riesgo de cáncer de seno. Los filtros de Gabor y la transformada Curvelet descomponen la información de textura a diferentes escalas y orientaciones en el dominio de la frecuencia espacial y se pueden utilizar para el análisis de características de textura mamográfica. Este trabajo tiene como objetivo comparar los filtros de Gabor y la transformada de Curvelet para la extracción de características de textura para la evaluación del riesgo de cáncer de seno. Comparamos diferentes configuraciones de bancos de filtros Gabor y Curvelet analizando el efecto del número de bandas y la arquitectura de los filtros. Se llevó a cabo un proceso de selección de características en el que se analizaron tres escenarios diferentes: el primero utilizando características de todas las bandas de frecuencia sin selección de características, el segundo realizando una selección secuencial de características y el tercero realizando una preselección de las bandas relevantes utilizando un umbral de significancia (p