Quantificação do Volume de Densidade Mamária a partir de Técnicas de Processamento de Imagens em Mamografias Digitais - Menegatti Pavan, Ana Luiza [UNESP] (2019)
Esta pesquisa teve como objetivo o desenvolvimento um novo algoritmo objetivo, confiável, reprodutível e de baixo custo para estimar com precisão o percentual do volume de DM (PDM) em mamografias digitais processadas, produzidas por sistema de radiologia computadorizada (CR). Para atingir esse objetivo três etapas foram adotadas: (i) Foi desenvolvido um algoritmo a ser utilizado como pré-processamento da imagem para realçar os tecidos presentes na região periférica da imagem mamográfica. Os resultados obtidos foram comparados com outras metodologias descritas na literatura, utilizando o valor médio dos pixels, skweness, kurtosis e por análise gradativa visual. Dentre os métodos avaliados a metodologia desenvolvida foi a que obteve os melhores resultados; (ii) Foi desenvolvido um algoritmo para segmentar a área do tecido fibroglanduar da imagem mamográfica. A segmentação foi realizada através da otimização da técnica de Fuzzy C-Means with Variable Compactness (FCMVC). As imagens obtidas foram classificadas conforme a área de tecido fibroglandular e comparados com a avaliação do BI-RADS. O resultado dessa comparação apresenta 67,8% de classificação correta, com coeficiente de correlação de Spearman de ρ = 0,618, para p <0,001. A estatística de Bland-Altman não mostrou diferenças significativas (viés de -0,20 ± 1,52) entre os dois métodos. O coeficiente kappa de Cohen foi de 0,47, sugerindo uma concordância moderada; (iii) Finalmente foi utilizada a segmentação e quantificação resultante da aplicação do FCMVC. Nesse procedimento, utilizou-se a relação sinal-ruído diferencial para quantificar o volume de tecido fibroglandular. A partir desta medida, foi estimada a PDM em exames de mamografia. Os resultados obtidos foram comparados com dados obtidos por metodologia de quantificação utilizando exames de ressonância magnética (RM). A regressão linear dos valores PDM por mamografia e RM foi de R2=0,821. A diferença percentual média entre ambas modalidades foi de 3,39±2,69% e o coeficiente de Pearson foi de 0,91, indicando forte associação entre os métodos. A estatística de Bland-Altman não mostrou diferenças significativas entre os métodos. O novo algoritmo desenvolvido nesta pesquisa é objetivo, preciso e de baixo custo. Esse algoritmo pode auxiliar diretamente na prática clínica, na recomendação de rastreamento personalizado, em escolhas de estratégias preventivas para o tratamento de câncer de mama, de modo a avaliar a eficácia de drogas terapêuticas.