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

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

Reconhecimento de Dígitos em Imagens de Medidores de Energia no Contexto de um Aplicativo de Autoleitura / Digit Recognition in Energy Meter Images in the Context of a Self-Reading Application

Segundo a Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL), perdas não-técnicas são aquelas relacionadas a furtos de energia e impedimento de acesso às unidades consumidoras. Uma alternativa viável e de menor custo para a redução dessas falhas seria a leitura realizada pelo próprio consumidor, denominada de autoleitura.  Esse processo engloba o uso de plataformas digitais, por meio das quais o consumidor registraria e enviaria as informações de consumo. Uma etapa primordial desse processo é o reconhecimento automático de dígitos em medidores por meio de imagens. Este trabalho propõe um método computacional para a realização dessa tarefa. São utilizados os descritores de característica Histogram of Oriented Gradients (HoG) e Local Self-similarity (LSS) de forma combinada e o classificador Máquina de Vetores de Suporte (SVM). O método alcança acurácia de 97,90% e 96,72%, respectivamente, para o reconhecimento de dígitos em medidores digitais e analógicos.

Segmentação Semântica de Medidores de Energia Elétrica e Componentes de Identificação / Semantic Segmentation of Electricity Meters and Identification Components

A Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) classifica erros de medição de consumo e processamento de fatura como perdas não-técnicas.  Quando essas irregularidades são identificadas, ´e solicitada a aquisição da imagem do medidor e a captura da localização geográfica do leiturista para registrar a sua presença no local. Essas imagens são enviadas para o setor de auditoria. Este recebe um grande volume de imagens, cuja análise completa é muito lenta. Como alternativa, tem-se a autoleitura, que é a leitura feita pelo próprio cliente através de plataformas digitais. E para garantir a segurança no processo de autoleitura, é necessária uma etapa automática de validação (autoauditoria).  Este trabalho propõe um método baseado em aprendizado profundo para a segmentação semântica de medidores de energia e componentes de identificação, almejando contribuir com mais eficiência ao processo de validação de leitura.  O método apresenta mean average precision (mAP) de 73,10% para os casos em que intersection over union (IoU) ? a 0,50; 42,17% para IoU ? 0,75 e 41,28% quando IoU ? 0,99

Reconhecimento de Dígitos de Medidores de Energia por meio da Voz no Contexto de um Aplicativo de Autoleitura / Digit Recognition of Energy Meters through Voice in the Context of an Authentication Application

A Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) destaca que perdas não-técnicas estão relacionadas a entraves no processo de leitura de consumo. Para a redução dessas falhas, uma alternativa factível e de menor custo seria a leitura realizada pelo próprio consumidor, denominada de autoleitura.  Este processo leva em consideração o uso de plataformas digitais, através das quais o consumidor registraria e enviaria as informações de consumo.  Uma etapa importante desse processo é o reconhecimento automático de dígitos de medidores por meio da voz.  Este trabalho, portanto, propõe um método para a realização dessa tarefa, que utiliza processamento de áudio e inteligência computacional. Para a extração de características de áudio, utiliza-se Mel-frequency Cepstral Coefficients (MFCC) e MelSpectrogram de forma combinada. O método apresenta Recall de 94,74%; Precision de 94,91%; F1 score de 94,72% e 0,9419 de índice Kappa utilizando-se o classificador Support Vector Machine (SVM)