Este trabalho tem por objetivo avaliar o desempenho dos equipamentos de radilogia digital, especificamente, mamógrafo de campo total e mamógrafos convencionais no que se refere à detecção de sinais e em termos da geometria da exposição. O trabalho se desenvolve a partir da formação de um conjunto de imagens mamográficas do simulador ACR modelo 156; este conjunto é composto por imagens mamográficas de equipamentos convencionais e digitais de campo total e imagens obtidas por um simulador radiográfico incorporado a um pacote computacional que fornece informações características de equipamentos radiológicos quanto ao desempenho do sistema em termos da geometria de exposição como ponto focal, limites de resolução e ruído aleatório produzido. A partir dos resultados das interpretações das imagens do simulador ACR pelos observadores, determina-se o índice de acertos; paralelamente analisam-se os dados relativos à geometria da exposição. / This work is aimed at evaluating the performance of digital radiology especially full digital mammograph and conventional mammograph in order to detect signals send in terms of geometry of the exposition. The work is developed from the formation of a pool of mammographic images of the ACR Phantom 156; this bank is formed by mammograph images of both conventional and full field digital equipments and images got by a radiographic test gadget linked to a software package that provides typical information of radiologic equipments concerning the system\'s performance regarding geometric of exposition like focal spot, margins of resolution and aleatory noise. From the results of the interpretation of the ACR simulator\'s images by the observers, then, we are able to determine what is right, at the same time to analyze the data related to the geometry of exposition.

Este trabalho tem por objetivo avaliar o desempenho dos equipamentos de radilogia digital, especificamente, mamógrafo de campo total e mamógrafos convencionais no que se refere à detecção de sinais e em termos da geometria da exposição. O trabalho se desenvolve a partir da formação de um conjunto de imagens mamográficas do simulador ACR modelo 156; este conjunto é composto por imagens mamográficas de equipamentos convencionais e digitais de campo total e imagens obtidas por um simulador radiográfico incorporado a um pacote computacional que fornece informações características de equipamentos radiológicos quanto ao desempenho do sistema em termos da geometria de exposição como ponto focal, limites de resolução e ruído aleatório produzido. A partir dos resultados das interpretações das imagens do simulador ACR pelos observadores, determina-se o índice de acertos; paralelamente analisam-se os dados relativos à geometria da exposição. / This work is aimed at evaluating the performance of digital radiology especially full digital mammograph and conventional mammograph in order to detect signals send in terms of geometry of the exposition. The work is developed from the formation of a pool of mammographic images of the ACR Phantom 156; this bank is formed by mammograph images of both conventional and full field digital equipments and images got by a radiographic test gadget linked to a software package that provides typical information of radiologic equipments concerning the system\'s performance regarding geometric of exposition like focal spot, margins of resolution and aleatory noise. From the results of the interpretation of the ACR simulator\'s images by the observers, then, we are able to determine what is right, at the same time to analyze the data related to the geometry of exposition.

[pt] A segmentação semântica das estruturas anatômicas em imagens de mamografia desempenha um papel significativo no apoio da análise médica. Esta tarefa pode ser abordada com o uso de um modelo de aprendizado de máquina, que deve ser capaz de identificar e delinear corretamente as estruturas de interesse tais como papila, tecido fibroglandular, músculo peitoral e tecido gorduroso. No entanto, a segmentação de estruturas pequenas como papila e peitoral é frequentemente um desafio. Sendo o maior desafio o reconhecimento ou deteção do músculo peitoral na vista craniocaudal (CC), devido ao seu tamanho variável, possíveis ausências e sobreposição de tecido fibroglandular. Para enfrentar esse desafio, este trabalho propõe uma abordagem centrada em dados para melhorar o desempenho do modelo de segmentação na papila mamária e no músculo peitoral. Especificamente, aprimorando os dados de treinamento e as anotações em duas etapas. A primeira etapa é baseada em modificações nas anotações. Foram desenvolvidos algoritmos para buscar automaticamente anotações fora do comum dependendo da sua forma. Com estas anotações encontradas, foi feita uma revisão e correção manual. A segunda etapa envolve um downsampling do conjunto de dados, reduzindo as amostras de imagens do conjunto de treinamento. Foram analisados os casos de falsos positivos e falsos negativos, identificando as imagens que fornecem informações confusas, para posteriormente removê-las do conjunto. Em seguida, foram treinados modelos usando os dados de cada etapa e foram obtidas as métricas de classificação para o músculo peitoral em vista CC e o IoU para cada estrutura nas vistas CC e MLO (Mediolateral Oblíqua). Os resultados do treinamento mostram uma melhora progressiva na identificação e segmentação do músculo peitoral em vista CC e uma melhora na papila em vista MLO, mantendo as métricas para as demais estruturas. / [en] The semantic segmentation of anatomical structures in mammography images plays a significant role in supporting medical analysis. This task can be approached using a machine learning model, which must be capable of identifying and accurately delineating the structures. However, segmentation of small structures such as nipple and pectoral is often challenging. Especially in there cognition or detection of the pectoral muscle in the craniocaudal (CC) view,due to its variable size, possible absences and overlapping of fibroglandular tissue.To tackle this challenge, this work proposes a data-centric approach to improvethe segmentation model s performance on the mammary papilla and pectoral muscle. Specifically, enhancing the training data and annotations in two stages.The first stage is based on modifications to the annotations. Algorithms were developed to automatically search for uncommon annotations dependingon their shape. Once these annotations were found, a manual review and correction were performed.The second stage involves downsampling the dataset, reducing the image samples in the training set. Cases of false positives and false negatives were analyzed, identifying images that provide confusing information, which were subsequently removed from the set. Next, models were trained using the data from each stage, and classification metrics were obtained for the pectoral muscle in the CC view and IoU for each structure in CC and MLO (mediolateral oblique) views. The training results show a progressive improvement in the identification and segmentation of the pectoral muscle in the CC view and an enhancement in the mammary papilla in the MLO view, while maintaining segmentation metricsfor the other structures.

Breast cancer presents serious epidemiological problem, in result of which die more than 2 000 czech women every year. Screening mammography is one of the most expanded and most effective examinations for early detection of this desease but one has to take into account an inconsiderable risk connected with the procedure based on X-ray ionizing radiation. This diploma thesis deals with evaluation of the dose absorbed by the tissue. It contains the description of evaluation of the average dose in glandular tissue on PMMA phantom, as well as results of the measurements on conventional and digital mammograph. A data file with exposure parameters from mammography screening is included and interpreted. Also the Monte Carlo method was used for the dose evaluation, the thesis contains the brief description of the method, concept of analysis model in mammography and results of simulations.