Segmentação de imagens mamográficas digitais para detecção de microcalcificações em mamas densas

• Ano de defesa: 2002
• Autor(a) principal: Goes, Claudio Eduardo
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Câncer de mama; Diagnóstico auxiliado por computador; Mama densa; Microcalcificação; not available; Processamento de imagem; Segmentação
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-05062017-155941/

Este projeto de pesquisa trata da investigação das técnicas de segmentação de imagens digitais e de suas características, problemas e soluções principais, para aplicação específica em imagens mamográficas com o objetivo de auxiliar a detecção de microcalcificações. A identificação desse tipo de estrutura na avaliação da imagem em mamografia é um requisito importante para a formulação do diagnóstico, dadas suas peculiaridades em termos de associação a tumores. Como atualmente cada vez mais esquemas em CAD (Computer-Aided Diagnosis) estão sendo desenvolvidos a fim de, a partir do conveniente processamento da imagem mamográfica digitalizada, classificar as estruturas encontradas como auxílio ao diagnóstico do câncer de mama, é de fundamental importância que a segmentação dessas imagens tenha qualidade suficiente para permitir a eficácia na classificação das estruturas segmentadas. Particularmente, casos de mamas densas representam uma dificuldade adicional e muito importante para a avaliação diagnóstica, dadas as características peculiares da imagem em termos de contraste ruim, em razão da existência de quantidade significativamente maior de tecido fibroso, o qual dificulta a identificação de sinais suspeitos na imagem. Por isso, esse trabalho está voltado ao estudo extensivo das principais técnicas de segmentação existentes para imagens mamográficas, a fim de determinar aquelas que são mais eficientes no processo de extração de microcalcificações.