636 research outputs found
Mammography
In this volume, the topics are constructed from a variety of contents: the bases of mammography systems, optimization of screening mammography with reference to evidence-based research, new technologies of image acquisition and its surrounding systems, and case reports with reference to up-to-date multimodality images of breast cancer. Mammography has been lagged in the transition to digital imaging systems because of the necessity of high resolution for diagnosis. However, in the past ten years, technical improvement has resolved the difficulties and boosted new diagnostic systems. We hope that the reader will learn the essentials of mammography and will be forward-looking for the new technologies. We want to express our sincere gratitude and appreciation?to all the co-authors who have contributed their work to this volume
Prediction of near-term risk of developing breast cancer using computerized features from bilateral mammograms
abstract: Asymmetry of bilateral mammographic tissue density and patterns is a potentially strong indicator of having or developing breast abnormalities or early cancers. The purpose of this study is to design and test the global asymmetry features from bilateral mammograms to predict the near-term risk of women developing detectable high risk breast lesions or cancer in the next sequential screening mammography examination. The image dataset includes mammograms acquired from 90 women who underwent routine screening examinations, all interpreted as negative and not recalled by the radiologists during the original screening procedures. A computerized breast cancer risk analysis scheme using four image processing modules, including image preprocessing, suspicious region segmentation, image feature extraction, and classification was designed to detect and compute image feature asymmetry between the left and right breasts imaged on the mammograms. The highest computed area under curve (AUC) is 0.754 ± 0.024 when applying the new computerized aided diagnosis (CAD) scheme to our testing dataset. The positive predictive value and the negative predictive value were 0.58 and 0.80, respectively.NOTICE: this is the author's version of a work that was accepted for publication in . Changes resulting from the publishing process, such as peer review, editing, corrections, structural formatting, and other quality control mechanisms may not be reflected in this document. Changes may have been made to this work since it was submitted for publication. A definitive version was subsequently published in , 38, 348-357. DOI: 10.1016/j.compmedimag.2014.03.00
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Radiomic and deep learning characterization of breast parenchyma on full field digital mammograms and specimen radiographs: A pilot study of a potential cancer field effect
Purpose: In women with biopsy-proven breast cancer, histologically normal areas of the parenchyma have shown molecular similarity to the tumor, supporting a potential cancer field effect. The purpose of this work was to investigate relationships of human-engineered radiomic and deep learning features between regions across the breast in mammographic parenchymal patterns and specimen radiographs. Approach: This study included mammograms from 74 patients with at least 1 identified malignant tumor, of whom 32 also possessed intraoperative radiographs of mastectomy specimens. Mammograms were acquired with a Hologic system and specimen radiographs were acquired with a Fujifilm imaging system. All images were retrospectively collected under an Institutional Review Board-approved protocol. Regions of interest (ROI) of 128 × 128 pixels were selected from three regions: within the identified tumor, near to the tumor, and far from the tumor. Radiographic texture analysis was used to extract 45 radiomic features and transfer learning was used to extract 20 deep learning features in each region. Kendall’s Tau-b and Pearson correlation tests were performed to assess relationships between features in each region. Results: Statistically significant correlations in select subgroups of features with tumor, near to the tumor, and far from the tumor ROI regions were identified in both mammograms and specimen radiographs. Intensity-based features were found to show significant correlations with ROI regions across both modalities. Conclusions: Results support our hypothesis of a potential cancer field effect, accessible radiographically, across tumor and non-tumor regions, thus indicating the potential for computerized analysis of mammographic parenchymal patterns to predict breast cancer risk.</p
Breast Cancer : automatic detection and risk analysis through machine learning algorithms, using mammograms
Tese de Mestrado Integrado, Engenharia Biomédica e Biofísica (Engenharia Clínica e Instrumentação Médica), 2021, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasCom 2.3 milhões de casos diagnosticados em todo o Mundo, durante o ano de 2020, o cancro da mama tornou-se aquele com maior incidência, nesse mesmo ano, considerando ambos os sexos. Anualmente, em Portugal, são diagnosticados aproximadamente sete mil (7000) novos casos de cancro da mama, com mil oitocentas (1800) mulheres a morrerem, todos os anos, devido a esta doença - indicando uma taxa de mortalidade de aproximadamente 5 mulheres por dia. A maior parte dos diagnósticos de cancro da mama ocorrem ao nível de programas de rastreio, que utilizam mamografia. Esta técnica de imagem apresenta alguns problemas: o facto de ser uma imagem a duas dimensões leva a que haja sobreposição de tecidos, o que pode mascarar a presença de tumores; e a fraca sensibilidade a mamas mais densas, sendo estas caraterísticas de mulheres com risco de cancro da mama mais elevado. Como estes dois problemas dificultam a leitura das mamografias, grande parte deste trabalhou focou-se na verificação do desempenho de métodos computacionais na tarefa de classificar mamografias em duas classes: cancro e não-cancro. No que diz respeito à classe “não cancro” (N = 159), esta foi constituída por mamografias saudáveis (N=84), e por mamografias que continham lesões benignas (N=75). Já a classe “cancro” continha apenas mamografias com lesões malignas (N = 73). A discriminação entre estas duas classes foi feita com recurso a algoritmos de aprendizagem automática. Múltiplos classificadores foram otimizados e treinados (Ntreino=162, Nteste = 70), recorrendo a um conjunto de características previamente selecionado, que descreve a textura de toda a mamografia, em vez de apenas uma única Região de Interesse. Estas características de textura baseiam-se na procura de padrões: sequências de pixéis com a mesma intensidade, ou pares específicos de pixéis. O classificador que apresentou uma performance mais elevada foi um dos Support Vector Machine (SVM) treinados – AUC= 0.875, o que indica um desempenho entre o bom e o excelente. A Percent Mammographic Density (%PD) é um importante fator de risco no que diz respeito ao desenvolvimento da doença, pelo que foi estudado se a sua adição
ao set de features selecionado resultaria numa melhor performance dos classificadores. O classificador, treinado e otimizado utilizando as features de textura e os cálculos de %PD, com maior capacidade discriminativa foi um Linear Discriminant Analysis (LDA) – AUC = 0.875. Uma vez que a performance é igual à obtida com o classificador que utiliza apenas features de textura, conclui-se que a %PD parece não contribuir com informação relevante. Tal pode ocorrer porque as próprias características de textura já têm informação sobre a densidade da mama. De forma a estudar-se de que modo o desempenho destes métodos computacionais pode ser afetado por piores condições de aquisição de imagem, foi simulado ruído gaussiano, e adicionado ao set de imagens utilizado para testagem. Este ruído, adicionado a cada imagem com quatro magnitudes diferentes, resultou numa AUC de 0.765 para o valor mais baixo de ruído, e numa AUC de 0.5 para o valor de ruído mais elevado. Tais resultados indicam que, para níveis de ruído mais baixo, o classificador consegue, ainda assim, manter uma performance satisfatória – o que deixa de se verificar para valores mais elevados de ruído. Estudou-se, também, se a aplicação de técnicas de filtragem – com um filtro mediana – poderia ajudar a recuperar informação perdida aquando da adição de ruído. A aplicação do filtro a todas as imagens ruidosas resultou numa AUC de 0.754 para o valor mais elevado de ruído, atingindo assim um desempenho similar ao set de imagens menos ruidosas, antes do processo de filtragem (AUC=0.765). Este resultados parecem indicar que, na presença de más condições de aquisição, a aplicação de um filtro mediana pode ajudar a recuperar informação, conduzindo assim a um melhor desempenho dos métodos computacionais. No entanto, esta mesma conclusão parece não se verificar para valores de ruído mais baixo onde a AUC após filtragem acaba por ser mais reduzida. Tal resultado poderá indicar que, em situações onde o nível de ruído é mais baixo, a técnica de filtragem não só remove o ruído, como acaba também por, ela própria, remover informação ao nível da textura da imagem. De modo a verificar se mamas com diferentes densidades afetavam a performance do classificador, foram criados três sets de teste diferentes, cada um deles contendo imagens de mamas com a mesma densidade (1, 2, e 3). Os resultados obtidos indicam-nos que um aumento na densidade das mamas analisadas não resulta, necessariamente, numa diminuição da capacidade em discriminar as classes definidas (AUC = 0.864, AUC = 0.927, AUC= 0.905; para as classes 1, 2, e 3 respetivamente). A utilização da imagem integral para analisar de textura, e a utilização de imagens de datasets diferentes (com dimensões de imagem diferentes), poderiam introduzir um viés na classificação, especialmente no que diz respeito às diferentes áreas da mama. Para verificar isso mesmo, utilizando o coeficiente de correlação de Pearson, ρ = 0.3, verificou-se que a área da mama (e a percentagem de ocupação) tem uma fraca correlação com a classificação dada a cada imagem. A construção do classificador, para além de servir de base a todos os testes apresentados, serviu também o propósito de criar uma interface interativa, passível de ser utilizada como ficheiro executável, sem necessidade de instalação de nenhum software. Esta aplicação permite que o utilizador carregue imagens de mamografia, exclua background desnecessário para a análise da imagem, extraia features, teste o classificador construído e dê como output, no ecrã, a classe correspondente à imagem carregada. A análise de risco de desenvolvimento da doença foi conseguida através da análise visual da variação dos valores das features de textura ao longo dos anos para um pequeno set (N=11) de mulheres. Esta mesma análise permitiu descortinar aquilo que parece ser uma tendência apresentada apenas por mulheres doentes, na mamografia imediatamente anterior ao diagnóstico da doença. Todos os resultados obtidos são descritos profundamente ao longo deste documento, onde se faz, também, uma referência pormenorizada a todos os métodos utilizados para os obter. O resultado da classificação feita apenas com as features de textura encontra-se dentro dos valores referenciados no estado-da-arte, indicando que o uso de features de textura, por si só, demonstrou ser profícuo. Para além disso, tal resultado serve também de indicação que o recurso a toda a imagem de mamografia, sem o trabalho árduo de definição de uma Região de Interesse, poderá ser utilizado com relativa segurança. Os resultados provenientes da análise do efeito da densidade e da área da mama, dão também confiança no uso do classificador. A interface interativa que resultou desta primeira fase de trabalho tem, potencialmente, um diferenciado conjunto de aplicações: no campo médico, poderá servir de auxiliar de diagnóstico ao médico; já no campo da análise computacional, poderá servir para a definição da ground truth de potenciais datasets que não tenham legendas definidas. No que diz respeito à análise de risco, a utilização de um dataset de dimensões reduzidas permitiu, ainda assim, compreender que existem tendências nas variações das features ao longo dos anos, que são especificas de mulheres que desenvolveram a doença. Os resultados obtidos servem, então, de indicação que a continuação desta linha de trabalho, procurando avaliar/predizer o risco, deverá ser seguida, com recurso não só a datasets mais completos, como também a métodos computacionais de aprendizagem automática.Two million and three hundred thousand Breast Cancer (BC) cases were diagnosed in 2020, making it the type of cancer with the highest incidence that year, considering both sexes. Breast
Cancer diagnosis usually occurs during screening programs using mammography, which has some downsides: the masking effect due to its 2-D nature, and its poor sensitivity concerning dense breasts. Since these issues result in difficulties reading mammograms, the main part of this work aimed to verify how a computer vision method would perform in classifying mammograms into two classes: cancer and non-cancer. The ‘non-cancer group’ (N=159) was composed by images with healthy tissue (N=84) and images with benign lesions (N=75), while the cancer group (N=73) contained malignant lesions. To achieve this, multiple classifiers were optimized and trained (Ntrain = 162, Ntest = 70) with a previously selected ideal sub-set of features that describe the texture of the entire image, instead of just one small Region of Interest (ROI). The classifier with the best performance was Support Vector Machine (SVM), (AUC = 0.875), which indicates a good-to-excellent capability discriminating the two defined groups. To assess if Percent Mammographic Density (%PD), an important risk factor, added important information, a new classifier was optimized and trained using the selected sub-set of texture features plus the %PD calculation. The classifier with the best performance was a Linear Discriminant Analysis (LDA), (AUC=0.875), which seems to indicate, once it achieves the same performance as the classifier using only texture features, that there is no relevant information added from %PD calculations. This happens because texture already includes information on breast density. To understand how the classifier would perform in worst image acquisition conditions, gaussian noise was added to the test images (N=70), with four different magnitudes (AUC= 0.765 for the lowest noise value vs. AUC ≈ 0.5 for the highest). A median filter was applied to the noised images towards evaluating if information could be recovered. For the highest noise value, after filtering, the AUC was very close to the one obtained for the lowest noise value before filtering (0.754 vs 0.765), which indicates information recovery. The effect of density in classifier performance was evaluated by constructing three different test sets, each containing images from a density class (1,2,3). It was seen that an increase in density did not necessarily resulted in a decrease in performance, which indicates that the classifier is robust to density variation (AUC = 0.864, AUC= 0.927, AUC= 0.905 ; for class 1, 2, and 3 respectively). Since the entire image is being analyzed, and images come from different datasets, it was verified if breast area was adding bias to classification. Pearson correlation coefficient provided an output of ρ = 0.22, showing that there is a weak correlation between these two variables. Finally, breast cancer risk was assessed by visual texture feature analysis through the years, for a small set of women (N=11). This visual analysis allowed to unveil what seems to be a pattern amongst women who developed the disease, in the mammogram immediately before diagnosis. The details of each phase, as well as the associated final results are deeply described throughout this document. The work done in the first classification task resulted in a state-of-the-art performance, which may serve as foundation for new research in the area, without the laborious work of ROI definition. Besides that, the use of texture features alone proved to be fruitful. Results concerning risk may serve as basis for future work in the area, with larger datasets and the incorporation of Computer Vision methods
Density Based Breast Segmentation For Mammograms Using Graph Cut Techniques.
In this work we explore the application of graph cuts techniques to the problem of finding the boundary of different breast tissue regions in mammograms
Computer-aided detection and diagnosis of breast cancer in 2D and 3D medical imaging through multifractal analysis
This Thesis describes the research work performed in the scope of a doctoral research program
and presents its conclusions and contributions. The research activities were carried on in the
industry with Siemens S.A. Healthcare Sector, in integration with a research team.
Siemens S.A. Healthcare Sector is one of the world biggest suppliers of products, services and
complete solutions in the medical sector. The company offers a wide selection of diagnostic
and therapeutic equipment and information systems. Siemens products for medical imaging and
in vivo diagnostics include: ultrasound, computer tomography, mammography, digital breast tomosynthesis,
magnetic resonance, equipment to angiography and coronary angiography, nuclear
imaging, and many others.
Siemens has a vast experience in Healthcare and at the beginning of this project it was strategically
interested in solutions to improve the detection of Breast Cancer, to increase its competitiveness
in the sector.
The company owns several patents related with self-similarity analysis, which formed the background
of this Thesis. Furthermore, Siemens intended to explore commercially the computer-
aided automatic detection and diagnosis eld for portfolio integration. Therefore, with the
high knowledge acquired by University of Beira Interior in this area together with this Thesis,
will allow Siemens to apply the most recent scienti c progress in the detection of the breast
cancer, and it is foreseeable that together we can develop a new technology with high potential.
The project resulted in the submission of two invention disclosures for evaluation in Siemens
A.G., two articles published in peer-reviewed journals indexed in ISI Science Citation Index,
two other articles submitted in peer-reviewed journals, and several international conference
papers. This work on computer-aided-diagnosis in breast led to innovative software and novel
processes of research and development, for which the project received the Siemens Innovation
Award in 2012.
It was very rewarding to carry on such technological and innovative project in a socially sensitive
area as Breast Cancer.No cancro da mama a deteção precoce e o diagnóstico correto são de extrema importância na
prescrição terapêutica e caz e e ciente, que potencie o aumento da taxa de sobrevivência à
doença. A teoria multifractal foi inicialmente introduzida no contexto da análise de sinal e a
sua utilidade foi demonstrada na descrição de comportamentos siológicos de bio-sinais e até
na deteção e predição de patologias. Nesta Tese, três métodos multifractais foram estendidos
para imagens bi-dimensionais (2D) e comparados na deteção de microcalci cações em mamogramas.
Um destes métodos foi também adaptado para a classi cação de massas da mama, em
cortes transversais 2D obtidos por ressonância magnética (RM) de mama, em grupos de massas
provavelmente benignas e com suspeição de malignidade. Um novo método de análise multifractal
usando a lacunaridade tri-dimensional (3D) foi proposto para classi cação de massas da
mama em imagens volumétricas 3D de RM de mama. A análise multifractal revelou diferenças
na complexidade subjacente às localizações das microcalci cações em relação aos tecidos normais,
permitindo uma boa exatidão da sua deteção em mamogramas. Adicionalmente, foram
extraídas por análise multifractal características dos tecidos que permitiram identi car os casos
tipicamente recomendados para biópsia em imagens 2D de RM de mama. A análise multifractal
3D foi e caz na classi cação de lesões mamárias benignas e malignas em imagens 3D de RM de
mama. Este método foi mais exato para esta classi cação do que o método 2D ou o método
padrão de análise de contraste cinético tumoral. Em conclusão, a análise multifractal fornece
informação útil para deteção auxiliada por computador em mamogra a e diagnóstico auxiliado
por computador em imagens 2D e 3D de RM de mama, tendo o potencial de complementar a
interpretação dos radiologistas
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