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Título: Avaliação da caracterização de lesões em mamografia com recurso a sistemas CAD (Computer-Aided Diagnosis)
Outros títulos: Assessment of mammographic lesions characterization with CAD (Computer-Aided Diagnosis) systems
Autor: Perre, Ana Catarina
Freire, Luís
Palavras-chave: Mamografia
CAD
Dimensão fractal
Cancro da mama
Mammography
Fractal dimension
Breast cancer
Data: Mai-2014
Editora: Escola Superior de Tecnologia da Saúde de Lisboa
Citação: Perre AC, Freire L. Avaliação da caracterização de lesões em mamografia com recurso a sistemas CAD (Computer-Aided Diagnosis). Saúde & Tecnologia. 2014;(11):28-33.
Resumo: Os sistemas Computer-Aided Diagnosis (CAD) auxiliam a deteção e diferenciação de lesões benignas e malignas, aumentando a performance no diagnóstico do cancro da mama. As lesões da mama estão fortemente correlacionadas com a forma do contorno: lesões benignas apresentam contornos regulares, enquanto as lesões malignas tendem a apresentar contornos irregulares. Desta forma, a utilização de medidas quantitativas, como a dimensão fractal (DF), pode ajudar na caracterização dos contornos regulares ou irregulares de uma lesão. O principal objetivo deste estudo é verificar se a utilização concomitante de 2 (ou mais) medidas de DF – uma tradicionalmente utilizada, a qual foi designada por “DF de contorno”; outra proposta por nós, designada por “DF de área” – e ainda 3 medidas obtidas a partir destas, por operações de dilatação/erosão e por normalização de uma das medidas anteriores, melhoram a capacidade de caracterização de acordo com a escala BIRADS (Breast Imaging Reporting and Data System) e o tipo de lesão. As medidas de DF (DF contorno e DF área) foram calculadas através da aplicação do método box-counting, diretamente em imagens de lesões segmentadas e após a aplicação de um algoritmo de dilatação/erosão. A última medida baseia-se na diferença normalizada entre as duas medidas DF de área antes e após a aplicação do algoritmo de dilatação/erosão. Os resultados demonstram que a medida DF de contorno é uma ferramenta útil na diferenciação de lesões, de acordo com a escala BIRADS e o tipo de lesão; no entanto, em algumas situações, ocorrem alguns erros. O uso combinado desta medida com as quatro medidas propostas pode melhorar a classificação das lesões.
ABSTRACT: Computer-Aided Systems can assist differentiation and classification of breast benign and malignant lesions enhanced the performance of breast cancer diagnosis. Breast lesions are strongly correlated with their shape: benign lesions present regular shape, although malignant lesions tend to present irregular shape. Therefore, the use of quantitative measures, such as fractal dimension (FD), can help characterizing the smoothness or the roughness of lesion shape. The main purpose of this work is to assess if the concomitant use of FD measure (contour FD) with a proposed FD measure (area FD) can improve the classification of lesions according to the BIRADS (Breast Imaging Reporting and Data System) scale and lesion type. Both FD measures were calculated through the box-counting method, directly from manually segmented lesions, and after applying a region growing/erosion algorithm. The last FD measure is based on the normalized difference between the FD measures before and after application of region growing/erosion algorithm. Results indicate that the contour FD is a useful measure in the differentiation of lesions according to the BIRADS scale and type, although, in some situations, errors occur. The combined use of contour FD with the four proposed FD measures can improve the classification of lesions.
Peer review: yes
URI: http://hdl.handle.net/10400.21/3661
ISSN: 1646-9704
Versão do Editor: https://web.estesl.ipl.pt/ojs/index.php/ST/article/view/984
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