Computer-aided mammography I. Christoyianni, E. Dermatas, G. Kokkinakis Signal Proc. Magazine 17(1):54-64.

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1 Computer-aided mammography I. Christoyianni, E. Dermatas, G. Kokkinakis Signal Proc. Magazine 17(1):54-64

2 Introduccion Motivación: proceso rápido de mamografías de alta resolución Tipos de mamografías –Preventivas: se trata de detectar el cáncer en sujetos sin síntomas –Diagnósticas: el cáncer ya está presente, se trata de diagnosticar el tipo de patología

3 Introducción Tipos de cáncer en mamografías –Microcalcificaciones –Lesiones masivas Circunscritas Estrelladas (spiculated) Irregulares (ill-defined) –Distorsiones de la arquitectura del pecho –Asimetría entre los pechos

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5 Estructura del sistema Preproceso de la imagen Clasificación con RBFNN Decisión : evaluación de la relevancia Diagnóstico

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7 Sistema Preproceso: filtro de mejora de bordes (sharpening) Extracción de características basado en clasificación de texturas –Características dadas por el histograma de vecindarios/ventanas deslizantes solapadas

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11 Extracción de características Características estadísticas de los histogramas locales –Media –Varianza –Skewness –Kurtosis Todas se normalizan por su media y desviación típica de la muestra

12 clasificador RBFNN: redes de funciones de base radial –La activación de las unidades ocultas sigue la distribución de Cauchy –El entrenamiento de la capa oculta es k-means –La capa output es lineal –El entrenamiento de la capa ouptus es mediante la minimización de MSE

13 Robusted Para evitar falsas detecciones se filtra el resultado del clasificador RBFNN mediante decisiones ROS (region of suspicion): potencial region con detección de problemas

14 Robusted Decision 1: Un ROS se confirma como anormal si el clasificador clasifica como normales sus 8 vecinos del mismo tamaño Decision 2:Un ROS anormal se clasifica como una CCM (candidate circunscribed mass) si la unidad output tiene activación superior a un umbral Decision 3: Una CCM se confirma como masa circunscrita si la intensidad promedio es mayor que un umbral

15 Complejidad de cálculo Para reducir la complejidad de los cálculos se procesa la imagen siguiendo un camino en S Permite una estimación progresiva de las características estadísticas

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17 resultados Dependiendo del tipo de tejido

18 Resultados El sistema es capaz de detectar casos difíciles Los resultados descienden en el caso de tejidos densos

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