Mamaografi, meme kanserinin erkenteşhisi için kullanılan yaygın bir görüntüleme tekniğidir ve meme kanserininbaşlangıç aşaması olarak kabul edilen küçük kalsiyum birikintilerini (mikrokalsifikasyonlar)görüntüleyebilme özelliğine sahiptir. Mikrokalsifikasyonların mamografiüzerindeki tespitleri için bilgisayar destekli tespit (BDT) sistemleri sıklıklakullanılmaktadır. BDT sistemlerin ilk basamağı mamografi üzerinde oluşangürültüleri temizlemektir. Gürültü temizleme veya azaltma işlemi için çeşitlisüzgeçler kullanılmaktadır. Bu çalışmada mikrokalsifikasyon içeren mamografigörüntülerin çeşitli süzgeçlerle temizlenmesi ve sonuçlarının karşılaştırılmasıhedeflenmektedir. Bunun için öncelikle Digital Database for ScreeningMammography (DDSM) veritabanındaki mamografilerden mikrokalsifikasyon içeren 20adet mamografi imgesi seçilmiştir. Alınan mamografilerden mikrokalsifikasyoniçeren kısımları vertabanında verilen koordnatlar ile 512x512 piksel boyutundakesilmiştir. Her bir görüntü matrisi uzamsal bölgede ortanca ve ortalamasüzgeçten, frekans bölgesinde ise alçak geçiren ve yüksek geçiren süzgeçlerdengeçirilerek kontrast ayarlanmış görüntü sonuçları ortalama hata karesi ve dorukişaret-gürültü oranı ile karşılaştırılmıştır. Çalışma sonucunda tek mikrokalsifikasyonlara vemikrokalsifikasyon gruplarına etki etmeden, mamografilerde gürültü temizlemekiçin en uygun süzgecinin hangisi olduğu tespit edilecektir.
Mammogram is a widespread imaging technique to early detectbreast cancer. It can detect micro scale calcium deposits (microcalcification) known as early signs ofbreast cancer., computer-aided diagnosis(CAD) systems are commonly used to detectof microcalcifications on mammograms. Thefirst step of CAD system is cleaning noises on mammography images. In order toclean or decrease noise on images,several filters are used. The purpose of this study is denoising mammogramimages that include micro calcification with different filters and comparing offilter results. For this, firstly 50 mammogram images are obtained from DigitalDatabase for Screening Mammography (DDSM). Microcalcificationlocated areas which stated in their datafile on mammograms are cropped at 512x512 pixels. Each image matrices arefiltered by median and moving average filter in spatialdomain as well as high pass and low pass filter in frequency domain. The filtered images are compared by means of meansquared error (MSE) and peak signal-noise ratio (PSNR) after frequency domainfilters contrast adjustment. At the end of the study, the optimal filter willbe determined for cleaning mammograms without an effect on single or clustered microcalcification.