Research on Biomedical Engineering
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Research on Biomedical Engineering
Original Article

Detecção de agrupamentos de microcalcificações mamárias através de processamento de imagens mamográficas com detecção semi-automática de regiões de interesse

Breast clustered microcalcifications detection by mammographic image processing with regions of interest semi-automatic detection

Nunes, Fátima Lourdes dos Santos; Schiabel, Homero

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Resumo

A necessidade de detecção precoce do câncer de mama tem levado centros de pesquisas ao desenvolvimento de esquemas de diagnóstico auxiliado por computador, pois, se diagnosticado na fase inicial do desenvolvimento, esse tipo de câncer apresenta grandes chances de cura. Este trabalho apresenta um esquema computacional para diagnosticar um dos indícios da possível existência de um tumor: os agrupamentos ("clusters") de microcalcificações mamárias. Foi desenvolvido um método de detecção semi automática das regiões de interesse em mamogramas digitalizados. O sistema utiliza a técnica de transformação área-ponto e possibilita a identificação dos "clusters" através de dois métodos de processamento: mascaramento e crescimento de região, além de indicar a localização dos "clusters" detectados. Os testes indicaram um acerto de 94% na identificação das aglomerações em um particular conjunto de mamogramas reais.

Palavras-chave

Diagnóstico auxiliado por computador, Mamografia, Processamento de imagens.

Abstract

The need of early detection of breast cancer has taken many research groups to developing computer-aided diagnostic schemes, since the chances of cure are greater if the desease is detected earlier. This work describes a computer scheme intended to diagnose one of the signal of a possible tumor: the clusters of breast microcalcifications. A method for regions of interest semi automatic detection was developed for digitized mammograms. The procedure uses the area-point transformation technique and it provides the clusters detection by means of two processing methods: masking and region growing. In addition, it states the location where the detected cluster is. Tests have shown a rate of 94% of correct results in identifying clusters in a particular set of actual mammograms.

Keywords

Computer-aided diagnosis, Image processing, Mammography.
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Res. Biomed. Eng.

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