DETECÇÃO DE MASSAS EM IMAGENS DA MAMA USANDO ÍNDICES DE DIVERSIDADE E ALGORITMOS DE SEGMENTAÇÃO EM GRAFO

Autores

  • André de Souza Moreira Universidade Federal do Maranhão - UFMA
  • Geraldo Braz Junior Universidade Federal do Maranhão - UFMA
  • Simara Vieira da Rocha Universidade Federal do Maranhão - UFMA
  • Aristófanes Correa Silva Universidade Federal do Maranhão - UFMA
  • Anselmo Cardoso Paiva Universidade Federal do Maranhão - UFMA

DOI:

https://doi.org/10.18764/2178-2229.v20n.especialp53-62

Palavras-chave:

Câncer de mama. Mamografia. Detecção. Diagnóstico.

Resumo

O câncer de mama tem sido um dos tipos mais frequentes de câncer. Entre a população feminina, esta neoplasia é a principal causa da morte para indivíduos entre 35 e 55 anos de idade. Apesar de ainda não haver modos efetivos de prevenir o câncer de mama, o tratamento do câncer de mama em estágio inicial proporciona maiores chances de cura ao paciente, além de um tratamento menos agressivo. Por isso, a mamografia de rastreamento tem sido fundamental na detecção precoce desta neoplasia. Entretanto,alguns resultados destes exames são comprometidos por diversos fatores, entre eles a qualidade da imagem mamográfica. Neste cenário, a comunidade científica tem despendido esforços visando à construção de sistemas CAD e CADx a fim de dar suporte ao processo de detecção e diagnóstico do câncer de mama através de técnicas de processamento de imagens e visão computacional em imagens médicas. Este artigo apresenta uma proposta de metodologia para a construção de um sistema CAD/CADx que auxilie o processo de detecção e diagnóstico de massas em imagens da mama.

Palavras-chave: Câncer de mama. Mamografia. Detecção. Diagnóstico.

DETECTION OF MASSES IN BREAST IMAGES USING DIVERSITY INDEX AND GRAPH-BASED SEGMENTATION ALGORITHMS

Abstract: Breast cancer has been one of the most frequent types of cancer. Among female population, this disease is the major cause of death for women between 35 and 55 years of age. Although there is still no effective ways to prevent breast cancer, the treatment of breast cancer at an early stage provides greater chances of cure for the patient, and less aggressive treatment. For this reason, screening mammography has been instrumental in the early detection of this malignancy. However, some results of these tests are compromised by several factors, including the quality of the mammographic image. In this scenario, the scientific community has made efforts aimed to building CAD/CADx systems to support the process of detection and diagnosis of breast cancer using techniques of image processing and computer vision in medical imaging. This article proposes a methodology for building a CAD/CADX to assist the process of detection and diagnosis of masses in breast imaging.

Keywords: Breast cancer. Mammography. Detection. Diagnosis.

DETECCIÓN DE MASAS EN IMÁGENES DE MAMA UTILIZANDO ÍNDICE DE DIVERSIDAD Y ALGORITMOS DE SEGMENTACIÓN EN GRAFO

Resumen: El cáncer de mama es uno de los tipos más frecuentes de cáncer. Dentro del grupo femenino, este tipo de cáncer es la principal causa de muerte en mujeres entre 35 y 55 años de edad. Aunque aún no hay formas efectivas de prevenir el cáncer de mama, el tratamiento del cáncer de mama en una etapa temprana proporciona mayores posibilidades de curación para el paciente, y menos tratamiento agresivo. Por esta razón, la mamografía ha sido fundamental en la detección precoz de esta neoplasia. Sin embargo, algunos de los resultados de estos ensayos se ve comprometida por varios factores, incluyendo la calidad de la imagen mamográfica. En este escenario, la comunidad científica ha realizado esfuerzos encaminados a la construcción de sistemas CAD / CADx para apoyar el proceso de detección y diagnóstico de cáncer demama utilizando técnicas de procesamiento de imágenes y visión por computador en imágenes médicas. En este artículo se propone una metodología para la construcción de un sistema CAD / CADX para ayudar en el proceso de detección y diagnóstico de las masas en imágenes mamarias.

Palabras clave: Cáncer de mama. Mamografía. Detección. Diagnóstico.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

André de Souza Moreira, Universidade Federal do Maranhão - UFMA

Graduando em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Maranhão. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Processamento de Imagens, atuando principalmente no estudo de processamento de imagens médicas. Atualmente é aluno de iniciação científica pelo Núcleo de Computação Aplicada - NCA.

Geraldo Braz Junior, Universidade Federal do Maranhão - UFMA

Possui graduação em Ciência da Computação (2005), e Mestrado em Engenharia de Eletricidade com ênfase em Ciência da Computação ambos pela Universidade Federal doMaranhão - UFMA (2007). Atualmente é professor Assistente II da UFMA e doutorando em Engenharia de Eletricidade. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Processamento Gráfico (Graphics), atuando principalmente na área de reconhecimento de padrões em imagens médicas.

Simara Vieira da Rocha, Universidade Federal do Maranhão - UFMA

Possui graduação em Ciência da Computação (2001) e mestrado em Engenharia de Eletricidade com ênfase em Ciência da Computação (2005) ambos pela Universidade Federal do Maranhão (UFMA). Atualmente é professora Assistente da UFMA. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Processamento Gráfico (Graphics), atuando principalmente nos seguintes temas: diagnóstico de câncer de mama, textura e mamografia.

Aristófanes Correa Silva, Universidade Federal do Maranhão - UFMA

Possui graduação em Ciências da Computação pela Universidade Federal do Maranhão (1995), mestrado em Engenharia de Eletricidade pela Universidade Federal do Maranhão (1997) e doutorado em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2004). Atualmente é professor associado da Universidade Federal do Maranhão. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Processamento Gráfico (Graphics), atuando principalmente nos seguintes temas: imagens médicas, diagnóstico de nódulo pulmonar solitário, mamografia, textura e nódulo pulmonar.

Anselmo Cardoso Paiva, Universidade Federal do Maranhão - UFMA

Possui graduação em Engenharia Civil pela Universidade Estadual do Maranhão (1990), mestrado em Engenharia Civil - Estruturas pela Pontifícia Universidade Católica do Riode Janeiro (1993) e doutorado em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2001). Atualmente é professor Associado I da Universidade Federal do Maranhão. Sendo coordenador do Núcleo de Computação Aplicada NCAUFMA. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Processamento Gráfico (Graphics), atuando principalmente nos seguintes temas: Realidade Virtual e Aumentada, Computação Gráfica, GIS, Processamento de Imagens Médicas e Visualização Volumétrica.

Downloads

Publicado

2013-10-09

Como Citar

Moreira, A. de S., Braz Junior, G., Rocha, S. V. da, Silva, A. C., & Paiva, A. C. (2013). DETECÇÃO DE MASSAS EM IMAGENS DA MAMA USANDO ÍNDICES DE DIVERSIDADE E ALGORITMOS DE SEGMENTAÇÃO EM GRAFO. Cadernos De Pesquisa. https://doi.org/10.18764/2178-2229.v20n.especialp53-62

Edição

Seção

Artigos

Artigos mais lidos pelo mesmo(s) autor(es)