Propuesta de técnica para la estimación de densidad mamaria en mamografías digitales utilizando técnicas de segmentación y estimadores globales
Anualmente un millón y medio de nuevos casos de cáncer de mama son diagnosticados alrededor del mundo. Por tal motivo, se han establecido estrategias de despistaje temprano de cáncer de mama que utilicen a la mamografía como principal herramienta. Adicionalmente, se han evaluado diversas variables c...
| Autor Principal: | Segura del Río, César Whesly |
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| Formato: | Tesis de Licenciatura |
| Idioma: | Español |
| Publicado: |
Pontificia Universidad Católica del Perú
2014
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/5672 |
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| Sumario: |
Anualmente un millón y medio de nuevos casos de cáncer de mama son
diagnosticados alrededor del mundo. Por tal motivo, se han establecido estrategias de
despistaje temprano de cáncer de mama que utilicen a la mamografía como principal
herramienta. Adicionalmente, se han evaluado diversas variables clínicas que han sido
capaces de estimar el riesgo a desarrollar esta neoplasia. Entre estas variables se
encuentra la densidad mamaria o tejido denso catalogado como principal indicador del
cáncer de mama. La densidad mamaria o tejido denso de la mama incrementa de 3.5
a 5 veces el riesgo de adquirir cáncer de mama.
La mamografía es una imagen formada a partir del principio de rayos X, describe a los
tejidos de la mama y permite la evaluación del estado clínico de los pacientes. Se
utilizan dos acercamientos para su estudio, estos consisten en el análisis cualitativo y
cuantitativo. En el primero se utiliza el criterio de la observación del médico para dar su
juicio de cada caso. En el segundo se procesan digitalmente mamografías y se les
aplican técnicas de segmentación, luego se utilizan métodos cuantificables como
estimadores globales. La segmentación consiste en subdividir una mamografía en los
tejidos que la constituyen mientras que los estimadores globales son algoritmos que se
aplican a la imagen completa y brindan indicadores cuantitativos de esta.
El objetivo de la presente tesis es realizar una comparación entre el tejido denso
obtenido mediante los técnicas de segmentación de Bden, bimodal, C-medias difusas
y Otsu con el establecido por un patrón de oro (segmentación manual de experto). A
partir de las comparaciones, se propondrá un algoritmo de segmentación validado en
base a estimadores globales. Para alcanzar dicho objetivo, se cumplirán los siguientes
objetivos específicos: implementación de técnicas de segmentación de Bden, bimodal,
C-medias difusas y Otsu para calcular el tejido denso; implementación de estimadores
globales intersección sobre unión, índice de similitud estructural (SSIM) y norma L2;
comparación cuantitativa del tejido denso entre mamografías segmentadas y
mamografías del patrón de oro; implementación de propuesta de técnica de
segmentación y cálculo de tejido denso de la mama.
Se ha encontrado que la propuesta de técnica de segmentación implementada para el
cálculo de tejido denso es superior a las demás técnicas en base a estimadores
globales. La técnica propuesta también demuestra un mayor grado de correlación con
el tejido denso calculado por los médicos que las segmentaciónes de Bden, bimodal,
C-medias difusas y Otsu.
Se ha encontrado que en base a los estimadores globales de intersección sobre unión
y SSIM la técnica de segmentación propuesta presenta mejores resultados que las
técnicas implementadas de Bden, bimodal, C-medias difusas y Otsu. El coeficiente de
Pearson es el mejor indicador del grado de correlación que existe entre los porcentajes
de tejido denso calculado por los médicos y la técnica propuesta que con el calculado
por las demás técnicas. |
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