Caracterización de Patrones Anormales en Mamografías

Abstract. Computer-guided image interpretation is an extensive research area whose main purpose is to provide tools to support decision-making, for which a large number of automatic techniques have been proposed, such as, feature extraction, pattern recognition, image processing, machine learning, among others. In breast cancer, the results obtained at this area, they have led to the development of diagnostic support systems, which have even been approved by the FDA (Federal Drug Administration). However, the use of those systems is not widely extended in clinic scenarios, mainly because their performance is unstable and poorly reproducible. This is due to the high variability of the abnormal patterns associated with this neoplasia. This thesis addresses the main problem associated with the characterization and interpretation of breast masses and architectural distortion, mammographic findings directly related to the presence of breast cancer with higher variability in their form, size and location. This document introduces the design, implementation and evaluation of strategies to characterize abnormal patterns and to improve the mammographic interpretation during the diagnosis process. The herein proposed strategies allow to characterize visual patterns of these lesions and the relationship between them to infer their clinical significance according to BI-RADS (Breast Imaging Reporting and Data System), a radiologic tool used for mammographic evaluation and reporting. The obtained results outperform some obtained by methods reported in the literature both tasks classification and interpretation of masses and architectural distortion, respectively, demonstrating the effectiveness and versatility of the proposed strategies.Resumen. La interpretación de imágenes guiada por computador es una área extensa de investigación cuyo objetivo principal es proporcionar herramientas para el soporte a la toma de decisiones, para lo cual se han usado un gran número de técnicas de extracción de características, reconocimiento de patrones, procesamiento de imágenes, aprendizaje de máquina, entre otras. En el cáncer de mama, los resultados obtenidos en esta área han dado lugar al desarrollo de sistemas de apoyo al diagnóstico que han sido incluso aprobados por la FDA (Federal Drug Administration). Sin embargo, el uso de estos sistemas no es ampliamente extendido, debido principalmente, a que su desempeño resulta inestable y poco reproducible frente a la alta variabilidad de los patrones anormales asociados a esta neoplasia. Esta tesis trata el principal problema asociado a la caracterización y análisis de masas y distorsión de la arquitectura debido a que son hallazgos directamente relacionados con la presencia de cáncer y que usualmente presentan mayor variabilidad en su forma, tamaño y localización, lo que altera los resultados diagnósticos. Este documento introduce el diseño, implementación y evaluación de un conjunto de estrategias para caracterizar patrones anormales relacionados con este tipo de hallazgos para mejorar la interpretación y soportar el diagnóstico mediante la imagen mamaria. Los modelos aquí propuestos permiten caracterizar patrones visuales y la relación entre estos para inferir su significado clínico según el estándar BI-RADS (Breast Imaging Reporting and Data System) usado para la evaluación y reporte mamográfico. Los resultados obtenidos han demostrado mejorar a los resultados obtenidos por los métodos reportados en la literatura en tareas como clasificación e interpretación de masas y distorsión arquitectural, demostrando la efectividad y versatilidad de las estrategia propuestas.Doctorad

4to. Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad. Memoria académica

Este volumen acoge la memoria académica de la Cuarta edición del Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad, CITIS 2017, desarrollado entre el 29 de noviembre y el 1 de diciembre de 2017 y organizado por la Universidad Politécnica Salesiana (UPS) en su sede de Guayaquil. El Congreso ofreció un espacio para la presentación, difusión e intercambio de importantes investigaciones nacionales e internacionales ante la comunidad universitaria que se dio cita en el encuentro. El uso de herramientas tecnológicas para la gestión de los trabajos de investigación como la plataforma Open Conference Systems y la web de presentación del Congreso http://citis.blog.ups.edu.ec/, hicieron de CITIS 2017 un verdadero referente entre los congresos que se desarrollaron en el país. La preocupación de nuestra Universidad, de presentar espacios que ayuden a generar nuevos y mejores cambios en la dimensión humana y social de nuestro entorno, hace que se persiga en cada edición del evento la presentación de trabajos con calidad creciente en cuanto a su producción científica. Quienes estuvimos al frente de la organización, dejamos plasmado en estas memorias académicas el intenso y prolífico trabajo de los días de realización del Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad al alcance de todos y todas

Annotation system to support and follow-up the breast cancer diagnosis

Esta tesis presenta un método novedoso para el soporte y la ayuda al diagnóstico de cáncer de mama, entregando un soporte visual por relevancia clínica de los casos similares previamente diagnosticados y almacenados en una base de datos, y adicionando un soporte textual al sugerir un probable diagnóstico basado en la información asociada a las imágenes similares. Este método consiste en el mapeo de una imagen sobre un espacio de características, a través de un conjunto de características que capturan las propiedades más importantes de la imagen en cuanto a forma y textura. La características de forma son descritas mediante los momentos de Zernike y las de textura mediante la matriz por diferencias de tonos de grises vecinos (NGTM). Una vez la imagen es representada de esta manera, se mide la similitud con otras utilizando la distancia de Mahalanobis. Por otro lado, para la descripción textual del diagnóstico sugerido se usa el léxico BI-RADS (Breast Imaging Report and Database System). En un escenario clínico real, un especialista selecciona alguna región de interés de una imagen bajo análisis y se recuperan los casos más similares bajo la descripción de características previamente definidas utilizando la información asociada a cada caso para sugerir un diagnóstico. Finalmente el método fue evaluado utilizando un conjunto real de 100 imágenes anotadas previamente, reportando una Precisión de 0.82 y un Recall de 0.48. / Abstract: This thesis presents a novel method used to support and assist the breast cancer diagnosis. This method supplies a visual aid for clinical relevance of similar cases previously diagnosed and textual support, suggesting a likely diagnosis based on the diagnosis associated with the similar images. This method consists in mapping an image onto a feature space through a set of features that capture the most important properties of the images such as shape and texture. Shape features are captured using Zernike Moments and texture features using neighborhood gray-tone difference matrix (NGTM). Once the image is represented in this way, it is compared with another using the Mahalanobis distance in the feature space. On the other hand, for textual support the BI-RADS (Breast Imaging Report and Database System) lexicon descriptor is used. In a real clinical scenario, a specialist selects a region of interest of an image under analysis. This system searches from data base, retrieves the most similar cases under the description of pre-defined features and uses textual information associated to each case to suggest a diagnosis. In the final stage of this work, the method was evaluated using a set of 100 images previously diagnosed, reporting a Precision of 0.82 and Recall of 0.48.Magister en ingeniería biomédica.Maestrí