Application of neural networks in the classification of medical images textures
Neural networks have been widely used in medical diagnostic processes. Imaging results obtained from medical devices can be analyzed in many ways. One of them is to analyze the texture of the received images. Examination of the textures of diagnostic images is based on the determination of specific...
Saved in:
| Published in: | Штучний інтелект |
|---|---|
| Date: | 2018 |
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162364 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Application of neural networks in the classification of medical images textures / R. Dzierżak, W. Wójcik // Штучний інтелект. — 2018. — № 1 (79). — С. 49-55. — Бібліогр.: 20 назв. — англ. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1859763754489610240 |
|---|---|
| author | Dzierżak, R. Wójcik, W. |
| author_facet | Dzierżak, R. Wójcik, W. |
| citation_txt | Application of neural networks in the classification of medical images textures / R. Dzierżak, W. Wójcik // Штучний інтелект. — 2018. — № 1 (79). — С. 49-55. — Бібліогр.: 20 назв. — англ. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Штучний інтелект |
| description | Neural networks have been widely used in medical diagnostic processes. Imaging results obtained from medical devices can be analyzed in many ways. One of them is to analyze the texture of the received images. Examination of the textures of diagnostic images is based on the determination of specific parameters and characteristics of examined tissue or organ. The main goal is to assign the analyzed area to one of two basic groups: as a healthy tissue or a tissue with pathological changes. By using supervised classification and setting up a training base, it is possible to achieve 93% accuracy in classification results.
Нейронні мережі широко застосовуються в медичних діагностичних процесах. Результати обробки зображень, отримані з медичних приладів, можна аналізувати багатьма способами. Один з них - це аналіз текстури отриманих зображень. Вивчення текстур діагностичних зображень ґрунтується на визначенні конкретних параметрів та характеристик досліджуваної тканини або органу. Основна мета полягає в тому, щоб класифікувати аналізовану ділянку як одну з двох основних груп: як здорову тканину або тканину з патологічними змінами. Використовуючи контрольовану класифікацію та налаштовану навчальну базу, можна досягти точності результатів класифікації 93%.
|
| first_indexed | 2025-12-02T04:29:36Z |
| format | Article |
| fulltext |
ISSN 1561-5359. Штучний інтелект, 2018, № 1
© Róża Dzierżak, Waldemar Wójcik 49
UDC 004.932
Róża Dzierżak, Waldemar Wójcik
Lublin University of Technology, Lublin, Poland
APPLICATION OF NEURAL NETWORKS IN THE
CLASSIFICATION OF MEDICAL IMAGES TEXTURES
Роза Дзержак, Вальдемар Вуйцик
Люблінський технологічний університет, Люблін, Польща
ВИКОРИСТАННЯ НЕЙРОМЕРЕЖ ДЛЯ КЛАСИФІКАЦІЇ
ТЕКСТУР МЕДИЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ
Neural networks have been widely used in medical diagnostic processes. Imaging results obtained
from medical devices can be analyzed in many ways. One of them is to analyze the texture of the received
images. Examination of the textures of diagnostic images is based on the determination of specific
parameters and characteristics of examined tissue or organ. The main goal is to assign the analyzed area to
one of two basic groups: as a healthy tissue or a tissue with pathological changes. By using supervised
classification and setting up a training base, it is possible to achieve 93% accuracy in classification results.
Keywords: texture analysis, artificial neural networks, image classification, medical imaging
Нейронні мережі широко застосовуються в медичних діагностичних процесах. Результати
обробки зображень, отримані з медичних приладів, можна аналізувати багатьма способами. Один з
них - це аналіз текстури отриманих зображень. Вивчення текстур діагностичних зображень
ґрунтується на визначенні конкретних параметрів та характеристик досліджуваної тканини або
органу. Основна мета полягає в тому, щоб класифікувати аналізовану ділянку як одну з двох
основних груп: як здорову тканину або тканину з патологічними змінами. Використовуючи
контрольовану класифікацію та налаштовану навчальну базу, можна досягти точності результатів
класифікації 93%.
Ключові слова: аналіз текстур, штучні нейромережі, класифікація зображень, медичні знімки
Inroduction
One of the most important sources of diagnostic information are images of internal
organs. The key issue in the process of computer image processing is a clear and objective
description of the areas that occur on them, called regions of interest (ROI). A valuable
source of information on this subject is the image texture. The considered property may
include, among others: image graininess, pattern direction, homogeneity, local contrast or
average brightness level of pixels in each image area. They allow to obtain the sets of
textural features characterizing individual tissues and their condition [1].
The most effective method for automating the classification of the medical images’
texture is the use of artificial neural networks. It allows creating the diagnostic systems that
achieved much better results in comparison tests than doctors. The use of neural networks
to interpret data derived from the analysis of image features, allows for the accurate
classification of the examined tissues. It increases the detectability of even small, hardly
perceptible pathological changes in the organs [2, 3].
Problem statement
The texture is defined as a complex visual pattern containing elements with a specific
brightness, color, shape and other common features. The properties of these elements
correspond to the visual impressions associated with a certain regularity, roughness,
roughness, smoothness, graininess, directionality and other similar features [3, 4].
The texture is also defined as the distribution of the brightness of the image’s points
in its defined area. Characterization of the texture of this area involves determining the
ISSN 1561-5359. Штучний інтелект, 2018, № 1
50 © Róża Dzierżak, Waldemar Wójcik
rules for the organization of its distribution [3].
The distribution defining the structure of the imaged organs and tissues depends on
the physical phenomenon used in the imaging process. For magnetic resonance images, the
brightness assigned to each pixel depends on the values of the time constants T1 and T2,
respectively. In contrast, in images from a CT scanner, pixel brightness values determine
the degree of X-ray absorption in tissues. The proper resolution of the image obtained
plays an extremely important role in correctly illustrating the properties of the texture. The
main rule is to keep the size of pixels or voxels much smaller than the smallest texture
elements. The higher the image resolution of the examined structures, the more texture
features can be determined [5].
There are four main approaches to the extraction of textural features in the literature.
These are statistical methods, mathematical models (mainly autoregression and fractal
models), transformational methods (wavelet transform, Gabor filters) and a structural
approach in which the basic, repeating element of texture (so-called teksel) is searched for
and the rules of its distribution are determined.
Visual results of anatomical structures are characterized by a specific distribution of
brightness levels and are seen as homogenous areas. Characterization of the texture of this
area involves determining the rules of its distribution [6].
Analysis of recent research and publications
Currently, there are many methods for acquiring image data of the human body.
These methods are selected depending on the structures of the image we would like to
obtain. Depending on the technique and the physical phenomenon used, the more or less
accurate texture analysis and interpretation of the received information is possible [3, 6].
Fig. 1. Medical images: USG, CT, MRI, RTG [3]
Methods of image texture’s analysis combined with appropriate classification
algorithms are widely used in the diagnosis of internal organs’ diseases depicted by various
methods. An example of such an application may be the diagnosis of benign and malignant
microcalcifications on breast mammography images (X-rays) [7, 8, 9], classification of
lung diseases [10], identification of varieties of malignant brain tumor (magnetic
resonance) [11, 12], classification of thyroid diseases [13] and detection of focal lesions in
the liver (computed tomography) [14, 15].
The purpose of the study
Examination of image textures that are a diagnostic material involves determining
the specific parameters and features characterizing the examined tissue or internal organ.
Based on them, the classifiers are established. Thanks to the structure of artificial neural
networks, the classification process allows the use of many data obtained during the
analysis of medical images [3, 16].
The supervised classification is the most frequently used one. In this case, it is
necessary to prepare a training set that will be used to generate classifiers. Establish the set
of textural features that will create a vector for the training set. These types of collections
are created based on a database of images already classified. After "teaching" the classifier,
ISSN 1561-5359. Штучний інтелект, 2018, № 1
© Róża Dzierżak, Waldemar Wójcik 51
the system can be used in the process of identifying new, undiagnosed cases [3, 17].
Fig. 2. The process of building a classifier based on a processed image database [1]
The main goal is to assign the analyzed area to one of two basic groups: as healthy
tissue or tissue with pathological changes. This is the simplest division, providing
information on the occurrence of changes. Further analysis of the changed tissues texture
are to determine the type and the severity of pathological changes [17, 18].
Presentation of the main material
Depending on the method used to obtain the image, the pre-processing should be
selected appropriately. To avoid changing the essential features of the image, the
processing operations are limited to several procedures necessary for further action. They
involve separating regions of interest, converting samples from RGB to grayscale and
normalizing the range of brightness of the images.
Fig. 3. CT of the spine with ROI
Each of the samples should have the same size and represent the same type of tissue.
ISSN 1561-5359. Штучний інтелект, 2018, № 1
52 © Róża Dzierżak, Waldemar Wójcik
Fig. 4. Texture of the cancelous bone
The results of the analysis of textures from CT and magnetic resonance images
available in the literature showed the possibility of a statistical approach to the extraction
of traits [3, 17, 18]. The MaZda program (version 4.6) is a tool to apply to this approach.
This program allows analyzing gray texture areas and determining numerical values for
283 image features.
Fig. 5. Characteristics report obtained using the MaZda program
The obtained features and ranges of their values for healthy tissues and patients
should be reduced. The first step is the elimination of features containing information that
ISSN 1561-5359. Штучний інтелект, 2018, № 1
© Róża Dzierżak, Waldemar Wójcik 53
is useless from the point of view of classification. These are the features with the constant
value in all observations.
Feature reduction is carried out in the process of extraction and selection. The
selection of discriminatory features involves choosing a certain group of them from a set of
original features. Extraction is aimed at constructing new features, created by linear or
nonlinear transformations of the obtained set.
After the feature reduction, the construction stage of classifiers takes place. In
medical images’ texture analysis, the supervised classification method is generally used,
that is, teaching with the teacher. There are two stages of this method application. The first
stage is the discrimination. It involves building a model based on the training set. The
second stage, classification is the allocation of samples to the appropriate classes indicated
by the model.
Neural networks have the ability to learn, i.e. the ability to independently adjust
weighting factors. Network ‘teaching’ involves extorting the specific reaction to the input
signals. The aim of ‘teaching’ is to select the weights in particular neurons so that the
network can solve the problems posed [19].
Supervised ‘teaching’ is done under the supervision of an external "teacher". This
determines the information that should appear on the network output for the example given
at the input. In the case of texture analysis, it is information whether the sample presents
healthy tissue or tissue with pathological changes. The next step is to check if the response
from the network is correct. If correct then no action is required, if not, the weight changes.
The process is repeated until the correct network response is received [20].
In subsequent learning cycles, the network selects the scales in such a way that its
answers are as accurate as possible with the learning patterns. An important feature of this
process is the existence of feedback, allowing the correlation of weights in the network
[20]. The distance between the actual and desired network response is a measure of the
error used to correct network parameters. Often the learning set is the implementation of an
accidental process and the error minimization procedure must consider its statistical
properties. As a result, most of the learning algorithms with the teacher comes down to
statistical error minimization in the multidimensional space of weights [19, 20].
After conducting the process of training of the neural network, its operation is
checked. Literature reports determine the effectiveness of the resulting systems at the level
of 93% [3, 11, 19, 20]. The chances of achieving the best results increase along with the
collection of training samples and the extension of the "teaching" time. Thanks to these
tools, the effectiveness of the diagnostic process increases, and identifying even small
pathological changes in the examined tissues is possible.
Summary
The characteristics of medical image textures is an important complement to information
on the tissues and structures examined, especially in the case when the pathological changes
are detected in the examined organs. The visual assessment does not always allow for precise
and accurate diagnosis. For this reason, computer image analysis methods are additionally used
to allow for accurate examination of the image distribution and any, even slight, irregularities
in the texture. Classification methods using complex structures of artificial neural networks
allow to determine not only the occurrence of pathological changes in tissues, but also to
assign them to a given disease and the degree of its severity.
ISSN 1561-5359. Штучний інтелект, 2018, № 1
54 © Róża Dzierżak, Waldemar Wójcik
References
1. Tadeusiewicz R., Śmietański J., Acquiring medical images and their processing, analysis, automatic
recognition and diagnostic interpretation, Publisher of the Student Scientific Society, Krakow 2011.
2. Materka A., Strumiłło P., Introduction to computer image analysis, Lódź University of Technology, Łódź 2009.
3. Strzelecki M., Materka A., Texture of biomedical images. Methods of computer analysis, PWN, Warsaw 2017.
4. Tamura H., Mori S.,Yamawaki T., Textural features corresponding to visual perception, IEEE Trans. On
Systems, Man, and Cybernetics, SMC-8, 1978. – 460 s.
5. Materka A., What is the texture?, in: Hajek M., Dezortowa M., Materka A., Lerski R. (eds.) Texture
analysis of magnetic resonance imaging, COST B21, Med4Publishing, Prague, 2006.
6. Materka A., Strzelecki M., Texture analysis methods: A review, Brussels, COST B11 Report, 1998.
7. Lazarek J., Image analysis methods - mammogram image analysis based on features determined from
texture, Information Technology, Automation Measurements in the Economy and Environmental
Protection 4, 2013. – 10 s.
8. Lazarek J., Szczepaniak P.S., Tomczyk A., Method of Pattern Detection in Mammographic Images,
Intelligent Systems in Technical and Medical Diagnosis, Eds. Józef Korbicz, Marek Kowal. Springer,
2014. – 235 s.
9. Huang Y., Wang K., Chen D., Diagnosis of breast tumors with ultrasonic texture analysis using support
vector machines, Neural Comput&Applic, 15, 2006. – 164 s.
10. Titus A., Nehemiah H., Kannan A., Classification of interstitial lung disease using particle swarm
optimized support vector machines, International Journal of Soft Computing, 10, 2015. – 25 s.
11. Usman, K., Rajpoot, K., Brain tumor classification from multi-modality MRI using wavelets and machine
learning, Pattern Analysis and Applications, 20 (3), 2017. – 871 s.
12. Kondo T., Ueno J., Takao S., Medical Image Analysis of MRI Brain Images by Deep RBF GMDH-type
Neural Network Using Principal Component-Regression Analysis, 2015 IIAI 4th International Congress
on Advanced Applied Informatics, 2015. – 586 s.
13. Omiotek Z., Automatic thyroid ultrasound image classification, doctoral dissertation, Lublin University
of Technology, 2014.
14. Duda D., Krętowski M., Bézy-Wendling J., Extraction of textural features in the classification of liver
tomographic images, Scientific Papers of Bialystok Technical University, Information technology, 2, 2007.
15. Mala K., Sadasivam V., Automatic Segmentation and Classification of Diffused Liver Diseases using
Wavelet Based Texture Analysis and Neural Network, Annual IEEE INDICON Conference, 2005. -216.
16. Orgiela M., R., Tadeusiewicz R., Modern computational intelligence methods for the interpretation of
medical images, Springer, 2008.
17. Snitkowska E., Analysis of textures in digital images and its application to angiographic images, doctoral
thesis, Warsaw University of Technology, 2004.
18. Haralick R.M., Shanmugam K., Dinstein I., Textural Features for Image Classification, IEEE
Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Vol. SMC- 3 (6), 1973. – 610 s.
19. Strzelecki, M., Image texture segmentation using neural oscillation and statistical methods, Technical
University of Lodz, 336, 2004. – 3 s.
20. Krzyśko M., Wołyński W., Górecki T., Skorzybut M., Learning systems. Pattern recognition cluster
analysis and dimensionality reduction. Scientific and Technical Publishers, Warsaw, 2008.
РЕЗЮМЕ
Роза Дзержак, Вальдемар Вуйцик
Використання нейромереж для класифікації текстур медичних зображень
Одним з найважливіших джерел діагностичної інформації є зображення
внутрішніх органів. Ключовим питанням в процесі обробки комп'ютерних
зображень є чіткий та об'єктивний опис областей, які на них походять, що
називаються регіонами інтересу (ROI). Найефективнішим автоматизованим методом
класифікації текстури медичних зображень є використання штучних нейронних
мереж. Використання нейромереж для інтерпретації даних, отриманих з аналізу
властивостей зображення, дозволяє точно класифікувати досліджувані тканини.
Розподіл, що визначає структуру зображених органів та тканин, залежить від
способу отримання зображень. Правильна роздільна здатність відіграє надзвичайно
https://apps.webofknowledge.com/OneClickSearch.do?product=WOS&search_mode=OneClickSearch&excludeEventConfig=ExcludeIfFromFullRecPage&colName=WOS&SID=Q1jjdtKIXsz8QVI9xbK&field=AU&value=Usman,%20K
https://apps.webofknowledge.com/OneClickSearch.do?product=WOS&search_mode=OneClickSearch&excludeEventConfig=ExcludeIfFromFullRecPage&colName=WOS&SID=Q1jjdtKIXsz8QVI9xbK&field=AU&value=Rajpoot,%20K
https://www.infona.pl/contributor/0@bwmeta1.element.baztech-article-LOD6-0022-0009/tab/publications
https://www.infona.pl/resource/bwmeta1.element.baztech-journal-0137-4834-zeszyty_naukowe__rozprawy_naukowe__politechnika_lodzka/tab/jContent/facet?field=%5ejournalYear%5ejournalVolume&value=%5e_02004%5eZ.__00336
https://www.infona.pl/resource/bwmeta1.element.baztech-journal-0137-4834-zeszyty_naukowe__rozprawy_naukowe__politechnika_lodzka/tab/jContent/facet?field=%5ejournalYear&value=%5e_02004
ISSN 1561-5359. Штучний інтелект, 2018, № 1
© Róża Dzierżak, Waldemar Wójcik 55
важливу роль при ілюструванні властивостей текстури. Візуальні результати
анатомічних структур характеризуються специфічним розподілом рівнів яскравості і
розглядаються як однорідні області. Характеристика таких текстур передбачає
визначення правил розподілу.
Контрольована класифікація є найбільш часто використовуваною. У цьому
випадку необхідно підготувати навчальну вибірку, яка буде використовуватися для
генерації класифікаторів, налаштувати множину текстурних властивостей, яка
сформує вектор для навчальної вибірки. Множини створюються на основі бази
даних уже класифікованих зображень. Після навчання класифікатора, система може
використовуватися в процесі виявлення нових, недіагностованих випадків. У
подальших навчальних циклах мережа вибирає масштаби таким чином, щоб її
відповіді були максимально схожими із моделями навчання. Відстань між
фактичною та бажаною мережевою відповіддю є мірою помилки, яка
використовується для корекції параметрів мережі.
Використовуючи контрольовану класифікацію та налаштування навчальної
бази, можна досягти точності результатів класифікації на 93%. Шанси досягнення
найкращих результатів збільшуються разом зі збором навчальних зразків та
подовженням часу навчання.
Надійшла до редакції 23.11.2017
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-162364 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1561-5359 |
| language | English |
| last_indexed | 2025-12-02T04:29:36Z |
| publishDate | 2018 |
| publisher | Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Dzierżak, R. Wójcik, W. 2020-01-07T15:34:47Z 2020-01-07T15:34:47Z 2018 Application of neural networks in the classification of medical images textures / R. Dzierżak, W. Wójcik // Штучний інтелект. — 2018. — № 1 (79). — С. 49-55. — Бібліогр.: 20 назв. — англ. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162364 004.932 Neural networks have been widely used in medical diagnostic processes. Imaging results obtained from medical devices can be analyzed in many ways. One of them is to analyze the texture of the received images. Examination of the textures of diagnostic images is based on the determination of specific parameters and characteristics of examined tissue or organ. The main goal is to assign the analyzed area to one of two basic groups: as a healthy tissue or a tissue with pathological changes. By using supervised classification and setting up a training base, it is possible to achieve 93% accuracy in classification results. Нейронні мережі широко застосовуються в медичних діагностичних процесах. Результати обробки зображень, отримані з медичних приладів, можна аналізувати багатьма способами. Один з них - це аналіз текстури отриманих зображень. Вивчення текстур діагностичних зображень ґрунтується на визначенні конкретних параметрів та характеристик досліджуваної тканини або органу. Основна мета полягає в тому, щоб класифікувати аналізовану ділянку як одну з двох основних груп: як здорову тканину або тканину з патологічними змінами. Використовуючи контрольовану класифікацію та налаштовану навчальну базу, можна досягти точності результатів класифікації 93%. en Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Штучний інтелект Прикладні інтелектуальні технології та системи Application of neural networks in the classification of medical images textures Використання нейромереж для класифікації текстур медичних зображень Article published earlier |
| spellingShingle | Application of neural networks in the classification of medical images textures Dzierżak, R. Wójcik, W. Прикладні інтелектуальні технології та системи |
| title | Application of neural networks in the classification of medical images textures |
| title_alt | Використання нейромереж для класифікації текстур медичних зображень |
| title_full | Application of neural networks in the classification of medical images textures |
| title_fullStr | Application of neural networks in the classification of medical images textures |
| title_full_unstemmed | Application of neural networks in the classification of medical images textures |
| title_short | Application of neural networks in the classification of medical images textures |
| title_sort | application of neural networks in the classification of medical images textures |
| topic | Прикладні інтелектуальні технології та системи |
| topic_facet | Прикладні інтелектуальні технології та системи |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162364 |
| work_keys_str_mv | AT dzierzakr applicationofneuralnetworksintheclassificationofmedicalimagestextures AT wojcikw applicationofneuralnetworksintheclassificationofmedicalimagestextures AT dzierzakr vikoristannâneiromereždlâklasifíkacííteksturmedičnihzobraženʹ AT wojcikw vikoristannâneiromereždlâklasifíkacííteksturmedičnihzobraženʹ |