Detección de patrones espiculados en mamografías digitales

Abstract

El cáncer de mama esta reportado como una de las enfermedades más agresivas con la tasa de incidencia más alta en mujeres a nivel mundial. Por lo que su detección temprana y tratamiento oportuno son actualmente los métodos más eficaces para reducir este alto índice de mortandad. El método más utilizado para obtener un diagnóstico inicial es la mamografía digital. Con este diagnóstico ha sido posible la detección oportuna de cáncer de mama en muchos países ya desde hace varios años. Por tener bajo costo y un alto grado de confiabilidad de los médicos radiólogos. Las mamografías se obtienen a partir de la exposición temporal de una baja dosis de rayos X incidente directamente a lo largo y ancho del tejido mamario de cada paciente. Una vez capturadas dichas imágenes mamográficas se estudian las condiciones relativas en la que se encuentra originalmente el tejido, con lo cual se inicia la búsqueda de posibles anomalías que pueden estar vinculadas a microcalcificaciones, distorsión de la arquitectura del tejido y asimetría de la densidad del tejido mamario. Parte importante de este análisis es el diagnóstico histopatológico de masas, cifras y datos, estadísticas mencionan que alrededor del 75% de las masas espiculadas bajo estudio son indicadoras de cáncer. Por otra parte, la distorsión arquitectónica del tejido consiste en un cambio anormal de la glándula mamaria que se particulariza por la formación de lesiones finas y espiculadas que no están asociadas a la presencia de otro tipo de masa en particular. Por lo cual esto puede significar una anomalía positiva indicadora del comienzo de un proceso de formación de metástasis en masas en etapa temprana. Estudios previos en el área han demostrado que un médico radiólogo experimentado puede fallar involuntariamente en la interpretación de mamografías y en la identificación de este tipo de anomalías tanto en mamografías simples como en digitales. Esto se debe en parte a las características tridimensionales -reales- del tejido mamario, a la ubicación interna de las masas espiculadas y a la difusa distorsión arquitectónica del tejido. Estos problemas, entre otros aumentan considerablemente aún más la dificultad para interpretar una mamografía. A consecuencia de este problema, en los últimos años se ha dado especial énfasis al desarrollo de sistemas de detección y diagnostico asistido por computadora (CAD) como ayuda a médicos radiólogos para la detección de este tipo de anomalías. En este trabajo se presenta un método de detección asistida por computadora (CADe) para procesar y mejorar las mamografías digitales como una ayuda para detectar patrones espiculados y disminuir así el porcentaje de error en la detección. IV La metodología propuesta en este documento, se basa en el principio desarrollado por M. Sampat et. al. En su trabajo “Evidence Based Detection of Spiculated Masses and Architectural Distortions”. La metodología propuesta enfatiza en la mejora de la imagen la cual consta de una etapa de pre-procesado de la imagen original, seguida de una etapa de mejora de tejidos espiculados mediante una variante de la Transformada Radon denominada Transformada rápida Slant Stack y finalmente una etapa de detección basada en filtros de espiculación radial (SRF). Para validar el rendimiento de la metodología aquí propuesta se realizan distintas pruebas a 100 mamografías obtenidas de la siguiente base de datos de dominio público (The MIAS database of mammograms http://peipa.essex.ac.uk/info/mias.html). Finalmente, se describen las principales ventajas de los resultados en la utilización de la Transformada rápida Slant Stack frente a los obtenidos mediante la Transformada discreta de Radon. La metodología propuesta, se compara con una metodología alternativa desarrollada por N. Karssemeijer y G. M. Brake, para la detección de distorsiones estrelladas en mamografías digitales, midiendo el rendimiento de las metodologías mediante métricas estadísticas de desempeño.