Diagnóstico assistido por computador em mamografia

• Autor(a) principal: Santos, Joana Margarida Rodrigues dos
• Data de Publicação: 2008
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10773/1980
• topic: Engenharia biomédica; Diagnóstico assistido por computador; Processamento de imagem; Mamografia

O cancro da mama é uma patologia com elevada morbilidade e a possibilidade de cura é tanto maior quanto mais precoce for o diagnóstico. A mamografia digital é o exame de primeira linha na prevenção do cancro da mama, que deve ser classificado segundo o padrão de relatório mamográfico BIRADS. Os sistemas CAD visam melhorar a acuidade diagnóstica e a consistência da interpretação da imagem radiológica, com base no processamento de imagem. O CAD mamográfico pretende detectar lesões não identificadas pelo médico radiologista e funcionar como a opinião de um segundo especialista. Por este motivo, têm sido testados vários algoritmos que contribuem para a detecção de lesões, através do realce de imagens, como o MUSICA. Foram usados neste estudo quarenta e sete casos da Digital Database for Screening Mammography da Universidade de South Florida, classificados à escala BIRADS: dez são da categoria BIRADS 1, cinco da BIRADS 2, quinze da BIRADS 3, doze da BIRADS 4 e cinco da BIRADS 5. Cada caso é constituído por 4 incidências radiológicas da mama, uma incidência crâniocaudal e uma incidência obliqua-médio-lateral, de cada mama, criando assim uma amostra com 188 imagens. Para a realização deste estudo, dois médicos radiologistas relataram em dois momentos distintos os quarenta e sete casos. No primeiro momento as mamografias não possuíam qualquer tratamento de imagem. Dois meses depois, ocorre o segundo momento, com a aplicação do algoritmo de melhoria de imagem, baseado no MUSICA. Para a obtenção dos resultados foram comparados os valores da área abaixo da curva ROC para cada médico, em cada momento, de modo a verificar se o seu desempenho se alterou com a aplicação do algoritmo. Foram também realizados testes estatísticos de Wilcoxon, para verificar as diferenças dos valores de BIRADS atribuídos pelos médicos, e do X2 de modo a comparar esses valores com os da base de dados de referência. Concluímos que, com a aplicação do algoritmo, os dois médicos melhoraram o seu desempenho, pois os seus resultados estão mais próximos da base de dados de referência. Este facto foi mais evidente para o médico B, pois obteve um incremento da área abaixo da curva ROC de 0,747para 0.910, com a aplicação do algoritmo. Quanto aos valores de BIRADS atribuídos, os médicos radiologistas obtiveram melhorias estatisticamente significativas no momento 2. Verificou-se também uma diminuição do número de casos com BIRADS 0, o que induz a uma diminuição de dúvidas quanto ao diagnóstico. ABSTRACT: Breast cancer is a pathology with high morbidity, and early diagnosis significantly increases the possibility of cure. Digital mammography is the gold standard exam in the prevention of breast cancer, that must be classified according to the standard of mammographic report BIRADS. CAD system aims to improve the diagnostic perceptiveness and the consistency of the interpretation of the radiologic image, based on image processing. The mammographic CAD intends to detect injuries not identified by the radiologist and to work as a second specialist opinion. Several image enhancement algorithms, like MUSICA, that contribute to the detection of injuries have been used in mammography. Forty seven cases, from the Database for Screening Mammography of the University of South Florida were used in this study, classified to the scale BIRADS: ten are of the category BIRADS 1, five BIRADS 2, fifteen BIRADS 3, twelve BIRADS 4 and five BIRADS 5. Each case has 4 radiographic breast incidences, a Caudal-Cranium and a Medium-Lateral-Oblique incidence, of each breast, constituting a sample of 188 images. For this study, two radiologists reported, at two different moments, forty seven cases. At the first moment the mammography images had no added processing. Two months later, the radiologists reported again but on images processed the MUSICA algorithm. The values of the area under the ROC curve were compared for each radiologist, at each moment, to check if their performance was altered by the algorithm application. Wilcoxon statistical test was also carried out to identify differences between the values of BIRADS attributed by the radiologist. X2 statistical test was use to compare the same values with the reference database. Comparing with the reference database we concluded that both radiologists increased their performance with the support of the algorithm. The improvement was more pronounced for radiologist B, the area under its ROC curve increased from 0,747 to 0.910 with the algorithm application. The radiologists obtained statistically significant improvements of reported BIRADS at moment 2. The number of cases reported with BIRADS 0 diminished at moment 2 which may mean a reduction on the diagnosis doubts.