Avaliação da caracterização de lesões em mamografia com recurso a sistemas CAD (Diagnóstico Assistido por Computador)

Mestrado em Radiações Aplicadas às Tecnologias da Saúde. Área de especialização: Imagem Digital com Radiação X.Os sistemas Computer-Aided Diagnosis (CAD) auxiliam a deteção e diferenciação de lesões benignas e malignas, melhorando o diagnóstico do cancro da mama. Podem, por isso, ajudar a ultrapassar muitos dos fatores que eventualmente prejudicam a capacidade de deteção de lesões por parte dos clínicos como sejam a incerteza, a fadiga ocular, questões ambientais como a iluminação, a falta de qualidade das imagens, falta de estudos comparativos e, em alguns casos, a falta de experiência do médico especialista. O principal objetivo deste trabalho é verificar se a utilização concomitante da medida da dimensão fractal (DF) tradicional (a qual designamos por DF de contorno) com uma nova medida da dimensão fractal por nós proposta (a qual designamos por DF de área), ambas calculadas através do método box-counting, após a aplicação prévia, ou não, de algoritmos de dilatação/erosão, pode auxiliar a classificação das lesões mamográficas de acordo com a escala BIRADS e permitir diferenciação destas entre lesões benignas e malignas. Os resultados obtidos durante este trabalho indicam que a DF de contorno constitui, uma medida útil na classificação lesões de acordo com as diferentes categorias da escala BIRADS; no entanto, a utilização combinada das medidas de DF propostas pode auxiliar a classificação, evitando desse modo a ocorrência de erros. No que diz respeito à diferenciação das lesões, a DF de contorno fornece bons resultados, sobretudo no caso lesões benignas, microcalcificações e áreas de distorção ou densificações irregulares no caso de lesões mamárias malignas (BIRADS 4 e 5). Neste caso, a DF de área pode ser utilizada em complementaridade, de forma a auxiliar na diferenciação das lesões uma vez que, por si só não apresenta resultados suficientemente satisfatórios. - ABSTRACT - Computer-Aided Diagnosis (CAD) systems can assist the detection and the differentiation of benign and malignant lesions, increasing the performance of breast cancer diagnosis. They help overcoming the main confounding factors that may hinder the detection by clinicians. The main purpose of this work is to assess if the concomitant use of the traditional fractal dimension (FD) measure (which we call contour FD) with a new proposed measure of fractal dimension (which we call area FD), both computed by box-counting method, after the previous application, or not, of region growing/erosion algorithms, can improve the differentiation of benign and malignant lesions. To accomplish this goal, each mammogram in our database was segmented and analyzed using the box-counting method, in order to obtain the different FD measures of lesions. Results indicate that the “traditional” 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 according to the BIRADS scale. Results also indicate that the differentiation of lesions relatively to their type can also be improved by the combined use of contour and area FD measures