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使用等校平板校準方式評估乳房乳腺密度

為了解決fibroglandular醫學中文的問題，作者湯韻璇 這樣論述：

乳腺密度是評估乳腺癌風險的重要因子之一，乳房 X 光影像會因檢查 時的壓迫乳房，疊加乳腺組織造成乳腺密度量測不易，且現今臨床尚未有 一套乳腺密度之定量標準。本研究使用不同乳腺比例的等效平板，搭配影 像衰減強度之加權運算，建立乳腺密度預測模型，該模型可直接應用於乳 房 X 光影像，與現今常用的乳腺量化工具 BI-RADS(Breast Imaging- Reporting and Data System)、LIBRA(The Laboratory for Individualized Breast Radiodensity Assessment)與手動圈選 MRI(Magnetic Reson

ance Imaging)影像進行比較，結果顯示與 BI-RADS 分析結果不一致 (k=0.234);線性關聯與 LIBRA 為 R=0.563，成對差異平均值與標準差為 (-0.18)±0.15，95%信賴區間介於[-0.229 至-0.130];與 MRI 比較，成 對差異平均值與標準差為(-0.02)±0.12，95%信賴區間介於[-0.067 至 0.015]，顯示預測乳腺密度預測模型與 MRI 量測之結果相當吻合。未來將 進行長期的乳房密度測量，並應用於不同乳腺比例之婦女，進一步發展乳 腺癌風險評估指標，作為現今乳癌預防醫學之參考。

應用二維經驗模態分解之乳房攝影特徵分析

為了解決fibroglandular醫學中文的問題，作者陳勁宇 這樣論述：

經驗模態分解 (empirical mode decomposition, EMD) 是一種自適性的疊代運算法，用來分解非線性或非靜態之變動訊號，以得到不同的頻率成分。雙維度經驗模態分解 (bi-dimensional empirical mode decomposition, BEMD) 則發展成為分解二維影像訊號的方法。但是在BEMD求取上下包絡線的近似運算過程中，傾向於在兩個主要維度的運算，導致像素之間在不同角度的變化關係，其考量有所限制或不足。我們因此提出一個不同於BEMD的二維運算方式來解決這個現象，成功發展出新的二維經驗模態分解 (2DEMD) 方式，並且用於分析乳房Ｘ光攝影的影

像特徵，以及病變影像的強化。本研究所提出的2DEMD運算方式，是結合二維影像投影及反投影重建技術，先使用Radon transform將二維的影像，經由投影在不同的角度上，降階為一維的線性訊號。接下來，我們可以使用傳統的一維經驗模態分解(1DEMD)運算，得到多個一維的內部模態函數(intrinsic mode function, IMF)。最後藉由inverse Radon transform反投影之影像重建技術，將不同角度的一維IMF重建為二維IMF影像，如此可完成2DEMD的運算。為了將這個技術應用於乳房Ｘ光攝影，我們收集了一些不同型態的數位乳房Ｘ光攝影影像，包括不同乳腺緻密度的正常乳房

影像，以及各種常見的良惡性病變影像，以2DEMD加以分析，並判讀其影像特徵在各個不同IMF的分佈呈現方式。正常的乳腺組織集中出現在中頻部分的內部模態函數，IMF4到IMF6之間。以細線條表現的棘狀邊緣 (spiculated margin) 及結構扭曲 (architectural distortion)，則是集中呈現在較高頻的IMF2及IMF3。粗線條出現在接下來的IMF4。細微鈣化(microcalcifications)以及粗鈣化的邊緣，則是集中出現在最高頻的成分IMF1及IMF2，小粗鈣化接著出現在IMF3，大粗鈣再接下來出現在IMF4。不論是良性或惡性腫瘤本身，都集中出現在中低頻的成

分IMF5及IMF6。在本研究中，我們成功的整合影像投影及重建技術，提出一個新的二維經驗模態分解運算法，並且第一次應用新的2DEMD的技術，將乳房Ｘ光攝影的正常腺體結構及病變影像，加以歸類及分析，得到正常乳腺組織及常見的良惡性病變的IMF特徵，並成功應用於病變的影像強化，可用於增強病變影像的視覺感知，預期將有助於困難病變的影像診斷，並對後續乳房攝影的相關研究，提供基本的貢獻。