Detecção e classificação automaticas de lesões em cintilografias de mama com NIBI-99mTe usando um filtro de novidade
Marly Guimarões Costa
TESE
Português
(Broch.)
T/UNICAMP C823d
Campinas, SP : [s.n.], 1996.
137f. : il.
Orientador: Lincoln de Assis Moura
Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
Resumo: Publicações recentes têm mostrado a potencialidade da cintilografia mamária com MIEI - Tc99m no diagnóstico diferencial de câncer de mama de massas palpáveis. Nesta tese apresentamos um método automático de detecção e classificação de lesões (malignas ou benignas), através desse exame. O...
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Resumo: Publicações recentes têm mostrado a potencialidade da cintilografia mamária com MIEI - Tc99m no diagnóstico diferencial de câncer de mama de massas palpáveis. Nesta tese apresentamos um método automático de detecção e classificação de lesões (malignas ou benignas), através desse exame. O método de detecção da lesão faz uso do filtro de novidade de Kohonen e a classificação automática é obtida a partir da análise do perfil médio da lesão extraída. Um conjunto de 20 imagens cintilográficas de mamas normais é segmentado e padronizado anatomicamente de tal forma que as imagens se ajustem às dimensões, forma e orientação de uma mama padrão. Posteriormente são ortogonalizadas de modo a constituirem uma base de vetores ortogonais. Um conjunto de 34 imagens de mamas padronizadas foi apresentado ao filtro de novidade. O método descreve essas imagens como uma combinação linear dos vetores da base. Assumindo que as imagens da base sejam representativas de mamas normais, não há diferenças significativas entre uma imagem de teste normal e sua correspondente descrição como combinação linear das imagens da base. As lesões de mama (massas benignas ou malignas), são identificados como um componente ortogonal ao subespaço gerado pelos vetores da base de mamas normais (novidades). As lesões identificadas são então analisadas e classificadas como benignas ou malignas. Curvas de ROC (receiver-operating characteristic) de decisão de desempenho são obtidas para dois conjuntos de imagens da base. Os valores de sensibilidade e especificidade obtidos com o método proposto foram respectivamente 94,12% e 88,24%
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Abstract: Recent reports have shown 99mTc- MIBI uptake in malignant and benign breast lesions. These reports emphasize that mammography remains the procedure of choice in screening asymptomatic women for breast cancer. However, in patients with symptoms, the use of 99mTc- MIBI scintimammography...
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Abstract: Recent reports have shown 99mTc- MIBI uptake in malignant and benign breast lesions. These reports emphasize that mammography remains the procedure of choice in screening asymptomatic women for breast cancer. However, in patients with symptoms, the use of 99mTc- MIBI scintimammography offers a simple non-invasive method for the detection of breast cancer which presents improved sensitivity and specificity that are compatible with mammograms. This thesis describes an automatic method for detecting breast lesions in such exams. The proposed method detects lesions and classifiesthem as benign or malignant. The detection method makes use of Kohonen's novelty filter and classification is achieved by the analysis of an identified lesion mean profile. Lateral prone images of 20 normal subjects were segmented and anatomically standardized, with respect to location and magnification. All image vectors were orthogonalized to create an orthogonal vector basis. A set of 34 standardized images were then tested by the novelty filter. The filter describes images as a linear combination of images in the orthogonal vector basis. Assuming that the image basis is representative of normal patterns, then it can be expected that there should be no major differences between a normal test image and its corresponding linear combination image. The breast lesion was identified as the orthogonal component to the basis vectors formed by normal breast images. Lesions were analysed and classified as benign or malignant (eaneer). ROC curves were created from two orthogonal image bases, the first with 20 images and the second with 30 images. There was no significant difference in performance. The proposed method was able to detect all lesions present in the scintimammogram and to correctly classify 16 out of 17 malignant lesions and 15 out of 17 benign lesions. The sensitivity of the method was 94,12% and specifieity was 88,24%
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Detecção e classificação automaticas de lesões em cintilografias de mama com NIBI-99mTe usando um filtro de novidade
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