Detection of asymmetric regions in digital mammograms using Getis-Ord index

• Antônio Marcos V. Sales UFMA
• Aristófanes Corrêa Silva UFMA
• Anselmo Cardoso de Paiva UFMA

Abstract

Breast cancer accounts for 22% of new cancer cases worldwide each year, according to the National Cancer Institute. Early detection greatly increases the chances of cure. This paper presents the use of the Getis-Ord index in its general form in the search for structural asymmetries between pairs of regions of left and right mammograms, and subsequent training and placement in areas asymmetric and symmetric with a Support Vector Machine (SVM). Regions with lesions were classified as asymmetric with performance ranging from 52% to 100% efficacy. The cases that did not obtain the desired results suggest improvement in feature extraction and increasing training base of SVM.

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