Detection of Masses in Digital Mammograms using K-means and Support Vector Machine

Breast cancer is a serious public health problem in several countries. Computer Aided Detection/Diagnosis systems (CAD/CADx) have been used with relative success aiding health care professionals. The goal of such systems is contribute on the specialist task aiding in the detection of different types of cancer at an early stage. This work presents a methodology for masses detection on digitized mammograms using the K-means algorithm for image segmentation and co-occurrence matrix to describe the texture of segmented structures. Classification of these structures is accomplished through Support Vector Machines, which separate them in two groups, using shape and texture descriptors: masses and non-masses. The methodology obtained 85% of accuracy

DETECÇÃO DE LESÕES EM MAMOGRAFIAS ATRAVÉS DA ASSIMETRIA DAS MAMAS E EXTRAÇÃO DE CARACTERÍSTICAS COM ÍNDICE DE GETIS-ORD

O câncer de mama é aquele que tem início nas células das mamas. A principal forma de prevençãoe diagnóstico precoce é através de exames de mamografia. Este trabalho tem como objetivo principalapresentar uma metodologia de auxílio à detecção de lesões em mamografias a partir da determinação de regiões suspeitas por nível de simetria. Técnicas de Processamento de Imagem foram usadas para preparar as mamografias e, em seguida, o nível de simetria entre a mama esquerda e a direita foi medido com coeficiente de correlação cruzada e distância euclidiana. O índice de Getis-Ord na sua forma geral foi usado para extrair características das imagens para treinar uma Máquina de Vetores de Suporte que classificouregiões das mamografias em lesão e não lesão. A metodologia, de modo geral, apresentou 80,11% de sensibilidade, 84,41% de especificidade e 84,38% de acurácia.Palavras-chave: Câncer de mama. Mamografia. Coeficiente de correlação cruzada. Distância euclidiana. Índice de Getis-Ord. Máquina de vetores de suporte. LESION DETECTION IN MAMMOGRAMS THROUGH THE ASYMMETRY OF THEBREASTS AND FEATURE EXTRACTION WITH INDEX GETIS-ORDAbstract: Breast cancer is one that starts in the cells of the breast. The main form of prevention and early diagnosis is through mammograms. This work has as main goal to present a methodology to aid in the detection of lesions on mammograms from the determination of suspicious regions by level of symmetry. Image processing techniques were used to prepare the mammograms and then the degree of symmetry between left and right breasts was measured using cross-correlation coefficient and Euclidean distance. The index Getis-Ord was used to extract features from images to train a Support Vector Machine which classified regions of mammograms in lesion and non-lesion. The methodology, in general, showed 80.11% sensitivity, 84.41% specificity and 84.38% accuracy.Keywords: Breast cancer. Mammography. Cross-correlation coefficient. Euclidean distance. Index Getis-Ord. Support vector machine. DETECCIÓN DE LESIONES EN LAS MAMOGRAFÍAS A TRAVÉS DE LA ASIMETRÍA DE LAS MAMAS Y EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS CON EL ÍNDICE GETIS-ORDResumen: El cáncer de mama comienza en las células de los senos. La principal forma de prevención y diagnóstico precoz es a través de mamografías. Este trabajo tiene como objetivo principal presentar una metodología para ayudar en la detección de lesiones en las mamografías a partir de la determinación de las regiones sospechosas por nivel de simetría. Técnicas de procesamiento de imágenes se utilizaron para preparar las mamografías y luego el nivel de simetría entre el pecho izquierdo y derecho se midió utilizando el coeficiente de correlación cruzada y la distancia euclidiana. El índice Getis-Ord se utilizó para extraer características de las imágenes para formar una máquina de vectores de soporte que las regiones clasificadasde mamografías en lesión y no la lesión. La metodología, en general, mostró 80,11% de sensibilidad, especificidad 84,41% y 84,38% de precisión.Palabras clave: Cáncer de mama. Mamografía. Coeficiente de correlación cruzada. Distancia euclídea. Índice Getis-Ord. Máquina de vectores soporte

DETECÇÃO E DIAGNÓSTICO DE MASSAS EM MAMOGRAFIA: revisão bibliográfica

Resumo: O câncer de mama tem se tornado cada dia mais freqüente entre a população feminina acima dos 40 anos. Somente para o ano de 2011 são estimados, no Brasil, 49 mil novos casos. Uma das maneiras para detectar os tumores não palpáveis que causam câncer de mama é realizar uma radiografia (mamografia) das mamas. A  mamografia é atualmente a melhor técnica de detecção precoce de lesões não apalpáveis na mama com altas chances de ser um câncer curável. Sabe-se que as chances de cura do câncer de mama são, relativamente altas, se detectado nos estágios inicias. Entretanto, a sensibilidade desse exame pode variar bastante, em decorrência de fatores como qualidade do exame ou experiência do especialista. Dessa forma, a utilização de sistemas CAD e CADx tem contribuído para aumentar as chances de uma detecção e diagnósticos corretos, ou seja, uma segunda opinião, auxiliando os especialistas na tomada de decisões em um tratamento do câncer de mama. Este artigo faz uma revisão bibliográfica de trabalhos voltados para detecção e diagnóstico de massas.Palavras-chave: Massa. Mamografia. Detecção. Diagnóstico. Câncer de mama.MAMMOGRAPHY MASS DETECTION AND DIAGNOSIS: a surveyAbstract: Breast cancer has become increasingly common among the female population over 40 years old. Only for the year 2011 are estimated, in Brazil, 49 000 new cases. One way to detect non-palpable tumors that cause breast cancer is to perform an X-ray (mammogram) of the breasts. Mammography is currently the best technique for early detection of non-palpable breast lesions with high chances of being a curable cancer. It is known that the chances of a cure for breast cancer are relatively high if detected in early stages. However, the sensitivity of this exam can vary greatly due to factors such as quality of examination or experience of the specialist. Thus, the use of CAD systems and CADX has contributed to increase the chances of detection and correct diagnosis, working as a second opinion in treatment of breast cancer. This article is a literature review of studies focused on detection and diagnosis of masses.Keywords: Mass. Mammography. Detection. Diagnosis. Breast cancer.DETECCIÓN Y DIAGNÓSTICO DE MASAS EN UNA MAMOGRAFÍA: una revisión de la literatura Resumen: El cáncer de mama se ha tornado cada vez más común entre la población femenina de más de 40 años. Sólo para el año 2011 se estima que en Brasil habrán 49 000 nuevos casos. Una forma de detectar tumores no palpables que causan el cáncer de mama es realizar una radiografía (mamografía) de los senos. La mamografía es actualmente la mejor técnica para la detección precoz de lesiones mamarias no palpables, con altas posibilidades de ser un cáncer curable. Se sabe que las posibilidades de una cura para el cáncer de mama son relativamente altas si se detecta en etapas tempranas. Sin embargo, la sensibilidad de esta prueba pueden variar considerablemente debido a factores como la calidad de los exámenes o la experiencia del especialista. Por lo tanto, el uso de sistemas CAD y CADX ha contribuido a aumentar las posibilidades de  detección y el diagnóstico correcto, o una segunda opinión, ayudando a los expertos en la tomada de decisiones en el tratamiento del cáncer de mama. Este artículo es una revisión de la literatura de trabajos sobre detección y diagnóstico de masas.Palabras clave: Masa. Mamografía. Detección. Diagnóstico de cáncer de mama

Evolving Convolutional Neural Networks for Glaucoma Diagnosis / Redes neurais convolucionais em evolução para diagnóstico de glaucoma

O glaucoma é uma doença ocular que causa danos ao nervo óptico do olho e sucessivo estreitamento do campo visual nos pacientes afetados, o que pode levar o paciente, em estágio avançado, à cegueira. Este trabalho apresenta um estudo sobre o uso de Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para o diagnóstico automático através de imagens de fundo de olho. No entanto, a construção de uma CNN capaz de alcançar resultados satisfatórios para o diagnóstico do glaucoma, envolve muito esforço que, em muitas situações, nem sempre é capaz de tais resultados. O objetivo deste trabalho é utilizar um algoritmo genético (AG) para otimizar arquiteturas de CNNs através da técnica de evolução de algoritmos que possa aprimorar o diagnóstico do glaucoma em imagens de fundo do olho do conjunto de dados RIM-ONE-r2. Nosso artigo demonstra resultados satisfatórios após o treinamento do melhor indivíduo escolhido pelo AG, com a obtenção de uma acurácia de 91%

DETECÇÃO DE MASSAS EM IMAGENS DA MAMA USANDO ÍNDICES DE DIVERSIDADE E ALGORITMOS DE SEGMENTAÇÃO EM GRAFO

O câncer de mama tem sido um dos tipos mais frequentes de câncer. Entre a população feminina, esta neoplasia é a principal causa da morte para indivíduos entre 35 e 55 anos de idade. Apesar de ainda não haver modos efetivos de prevenir o câncer de mama, o tratamento do câncer de mama em estágio inicial proporciona maiores chances de cura ao paciente, além de um tratamento menos agressivo. Por isso, a mamografia de rastreamento tem sido fundamental na detecção precoce desta neoplasia. Entretanto,alguns resultados destes exames são comprometidos por diversos fatores, entre eles a qualidade da imagem mamográfica. Neste cenário, a comunidade científica tem despendido esforços visando à construção de sistemas CAD e CADx a fim de dar suporte ao processo de detecção e diagnóstico do câncer de mama através de técnicas de processamento de imagens e visão computacional em imagens médicas. Este artigo apresenta uma proposta de metodologia para a construção de um sistema CAD/CADx que auxilie o processo de detecção e diagnóstico de massas em imagens da mama.Palavras-chave: Câncer de mama. Mamografia. Detecção. Diagnóstico.DETECTION OF MASSES IN BREAST IMAGES USING DIVERSITY INDEX AND GRAPH-BASED SEGMENTATION ALGORITHMSAbstract: Breast cancer has been one of the most frequent types of cancer. Among female population, this disease is the major cause of death for women between 35 and 55 years of age. Although there is still no effective ways to prevent breast cancer, the treatment of breast cancer at an early stage provides greater chances of cure for the patient, and less aggressive treatment. For this reason, screening mammography has been instrumental in the early detection of this malignancy. However, some results of these tests are compromised by several factors, including the quality of the mammographic image. In this scenario, the scientific community has made efforts aimed to building CAD/CADx systems to support the process of detection and diagnosis of breast cancer using techniques of image processing and computer vision in medical imaging. This article proposes a methodology for building a CAD/CADX to assist the process of detection and diagnosis of masses in breast imaging.Keywords: Breast cancer. Mammography. Detection. Diagnosis.DETECCIÓN DE MASAS EN IMÁGENES DE MAMA UTILIZANDO ÍNDICE DE DIVERSIDAD Y ALGORITMOS DE SEGMENTACIÓN EN GRAFOResumen: El cáncer de mama es uno de los tipos más frecuentes de cáncer. Dentro del grupo femenino, este tipo de cáncer es la principal causa de muerte en mujeres entre 35 y 55 años de edad. Aunque aún no hay formas efectivas de prevenir el cáncer de mama, el tratamiento del cáncer de mama en una etapa temprana proporciona mayores posibilidades de curación para el paciente, y menos tratamiento agresivo. Por esta razón, la mamografía ha sido fundamental en la detección precoz de esta neoplasia. Sin embargo, algunos de los resultados de estos ensayos se ve comprometida por varios factores, incluyendo la calidad de la imagen mamográfica. En este escenario, la comunidad científica ha realizado esfuerzos encaminados a la construcción de sistemas CAD / CADx para apoyar el proceso de detección y diagnóstico de cáncer demama utilizando técnicas de procesamiento de imágenes y visión por computador en imágenes médicas. En este artículo se propone una metodología para la construcción de un sistema CAD / CADX para ayudar en el proceso de detección y diagnóstico de las masas en imágenes mamarias.Palabras clave: Cáncer de mama. Mamografía. Detección. Diagnóstico

AUTOMATIC METHOD BASED ON PSO-OPTIMIZED VISION-TRANSFORMER FOR GAS DETECTION IN 2D SEISMIC IMAGES

One of the geophysical techniques most frequently utilized in the oil and gas (O\&G) sector for hydrocarbon prospecting is seismic reflection. The seismic reflection technique is essential for an estimate the location and volume of gas accumulations in various onshore fields. However, this technique generates a large amount of data, and its data acquisitions are noisy. Thus it takes a while to analyze and interpret seismic data. Computational techniques based on machine learning have been proposed considering Direct Hydrocarbon Indicators (DHIs) to assist geoscientists in such activities. In this paper, we describe a method to detect gas accumulations based on the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm and the Vision Transformer neural network (ViT). In the best scenario, the proposed method achieved a sensitivity of 88.60%, a specificity of 99.56%  and an accuracy of 99.37%. We present some tests performed on Parnaíba Basin and Netherlands F3-Block fields. Thus, it demonstrates that the proposed method is promising for assisting specialists in gas exploration tasks.DOI: 10.36558/rsc.v12i3.790

MÉTODO COMPUTACIONAL PARA MEDIÇÃO AUTOMÁTICA DO DIÂMETRO LIMBAR

The measurement of the limbus diameter in millimeters isuseful for ophthalmologists in various tests, such as thosethat enable the detection of congenital glaucoma. Some examsrequire the patient to interact with the doctor, providinginformation during the exam. Patients who cannotcollaborate, such as children aged 0-3, need to be sedatedto allow the specialist to check the diameter of the limbus.This measurement is not always accurate, because in medicalpractice it is common to use a ruler close to the eye to gaugethe diameter of the limbus. In this context, it is appropriateto develop a computational solution that avoids the useof invasive techniques in patients, also avoiding the need tosedate them for such examinations, as well as improving theaccuracy of the measurement. In this work, a computationalmethod is proposed for the automatic detection of limbus inpatient images and for the calculation of its diameter in millimeters.The results obtained by the developed method arecompatible with the values obtained by the manual measurementmethod. The performance obtained by the developedtechnique indicates that the proposed methodology has potentialfor application in ophthalmic officés.A medida em milı́metros do diâmetro do limbo é útil para os médicos oftalmologistas em diversos exames, como os que possibilitam a detecção do glaucoma congênito. Alguns exames precisam que o paciente interaja com o médico, fornecendo informações durante a realização do exame. Os pacientes que não podem colaborar, como crianças de 0 a 3 anos, precisam ser sedados para permitir que o especialista verifique o diâmetro do limbo. Esta medida nem sempre é precisa, pois na prática médica, é comum a utilização de uma régua próxima ao olho para aferir o diâmetro do limbo. Neste contexto, faz-se oportuno o desenvolvimento de uma solução computacional que evite a utilização de técnicas invasivas nos pacientes, evitando também a necessidade de sedá-los para a realização de tais exames, assim como melhorando a precisão da medida. Neste trabalho, é proposto um método computacional para a detecção automática do limbo em imagens de pacientes e para o cálculo do seu diâmetro em milı́metros. Os resultados obtidos através do método desenvolvido são compatı́veis com os valores obtidos pelo método manual de medição. O desempenho obtido pela técnica desenvolvida indica que a metodologia proposta tem potencial de aplicação em consultórios oftalmológicos