A method and system for detecting and displaying clustered microcalcifications in a digital mammogram, wherein a single digital mammogram is first automatically cropped to a breast area sub-image which is then processed by means of an optimized Difference of Gaussians filter to enhance the appearance of potential microcalcifications in the sub-image. The potential microcalcifications are thresholded, clusters are detected, features are computed for the detected clusters, and the clusters are classified as either suspicious or not suspicious by means of a neural network. Thresholding is preferably by sloping local thresholding, but may also be performed by global and dual-local thresholding. The locations in the original digital mammogram of the suspicious detected clustered microcalcifications are indicated. Parameters for use in the detection and thresholding portions of the system are computer-optimized by means of a genetic algorithm. The results of the system are optimally combined with a radiologist's observation of the original mammogram by combining the observations with the results, after the radiologist has first accepted or rejected individual detections reported by the system.

Une méthode et un système pour détecter et montrer des microcalcifications groupés dans une mammographie numérique, où une mammographie numérique simple est première automatiquement cultivée à une secondaire-image de secteur de sein qui est alors traitée au moyen d'une différence optimisée de filtre de Gaussians pour améliorer l'aspect des microcalcifications potentiels dans l'secondaire-image. Les microcalcifications potentiels sont thresholded, des faisceaux sont détectés, des dispositifs sont calculés pour les faisceaux détectés, et les faisceaux sont classifiés comme soupçonneux ou non soupçonneux au moyen d'un réseau neurologique. Thresholding est de préférence par thresholding local en pente, mais peut également être exécuté par thresholding global et duel-local. Les endroits dans la mammographie numérique originale des microcalcifications groupés détectés soupçonneux sont indiqués. Des paramètres pour l'usage dans la détection et les parties thresholding du système ordinateur-sont optimisés au moyen d'un algorithme génétique. Les résultats du système sont de façon optimale combinés avec l'observation d'un radiologiste de la mammographie originale en combinant les observations avec les résultats, après que le radiologiste ait d'abord accepté ou les différentes détections rejetées a rapporté par le système.