Este trabalho tem por objetivo o desenvolvimento de uma nova técnica de pré-processamento de imagens mamográficas digitais para melhorar o desempenho dos esquemas computacionais de auxílio ao diagnóstico (CAD) e para auxiliar na detecção precoce do câncer de mama. O método proposto efetua uma restauração nas imagens mamográficas utilizando, em uma primeira etapa, a transformada de Anscombe e o filtro de Wiener para redução do ruído quântico. Posteriormente, é utilizado o filtro inverso da função de transferência de modulação (MTF) do sistema de imagem para realce das estruturas de interesse na mamografia, como as microcalcificações, que podem ser um indicativo de câncer de mama em seu estágio inicial. Imagens mamográficas restauradas pelo método proposto foram utilizadas na avaliação de um esquema CAD para detecção automática de microcalcificações. Os resultados mostraram que o desempenho do esquema CAD apresentou uma melhora significativa quando imagens restauradas foram utilizadas, mesmo para imagens de mamas densas, que resultam normalmente em baixa taxa de detecção devido ao baixo contraste. / This work aims to developing a new technique for pre-processing digital mammographic images in order to improve the performance of computer aided-diagnosis schemes (CAD) and to assist in early detection of breast cancer. The proposed method performs a restoration in mammographic images using in a first step, the Anscombe transform and Wiener filtering to reduce image quantum noise. Subsequently, it was used the inverse modulation transfer function filtering (MTF) considering the imaging system to enhance structures of interest in mammography, such as microcalcifications, which may be an indicative of breast cancer in its early stage. Mammographic images restored by the proposed method were used in the evaluation of a CAD scheme for automatic detection of microcalcifications. The results showed that the performance of the CAD scheme had a significant improvement when restored images were used, even for images of dense breasts, which often results in low detection rate due to low contrast.

Este trabalho tem por objetivo o desenvolvimento de uma nova técnica de pré-processamento de imagens mamográficas digitais para melhorar o desempenho dos esquemas computacionais de auxílio ao diagnóstico (CAD) e para auxiliar na detecção precoce do câncer de mama. O método proposto efetua uma restauração nas imagens mamográficas utilizando, em uma primeira etapa, a transformada de Anscombe e o filtro de Wiener para redução do ruído quântico. Posteriormente, é utilizado o filtro inverso da função de transferência de modulação (MTF) do sistema de imagem para realce das estruturas de interesse na mamografia, como as microcalcificações, que podem ser um indicativo de câncer de mama em seu estágio inicial. Imagens mamográficas restauradas pelo método proposto foram utilizadas na avaliação de um esquema CAD para detecção automática de microcalcificações. Os resultados mostraram que o desempenho do esquema CAD apresentou uma melhora significativa quando imagens restauradas foram utilizadas, mesmo para imagens de mamas densas, que resultam normalmente em baixa taxa de detecção devido ao baixo contraste. / This work aims to developing a new technique for pre-processing digital mammographic images in order to improve the performance of computer aided-diagnosis schemes (CAD) and to assist in early detection of breast cancer. The proposed method performs a restoration in mammographic images using in a first step, the Anscombe transform and Wiener filtering to reduce image quantum noise. Subsequently, it was used the inverse modulation transfer function filtering (MTF) considering the imaging system to enhance structures of interest in mammography, such as microcalcifications, which may be an indicative of breast cancer in its early stage. Mammographic images restored by the proposed method were used in the evaluation of a CAD scheme for automatic detection of microcalcifications. The results showed that the performance of the CAD scheme had a significant improvement when restored images were used, even for images of dense breasts, which often results in low detection rate due to low contrast.

Esse trabalho apresenta uma nova metodologia para a correção do espectro de potência do ruído no processo de simulação de aquisições de imagens de tomossíntese digital mamária (Digital Breast Tomosynthesis - DBT) com doses reduzidas de radiação. A simulação é realizada por meio da inserção de ruído quântico dependente do sinal em imagens previamente adquiridas com a dose padrão de radiação. A DBT utiliza a mesma tecnologia de raios X que a mamografia digital, porém com a capacidade de prover ao médico exames do volume tridimensional da mama, minimizando o problema de superposição de tecidos. Apesar de ser o sucessor da mamografia, estudos têm mostrado que a otimização da relação entre a dose de radiação e a qualidade da imagem adquirida ainda não está bem estabelecida na DBT. Devido à impossibilidade de realizar diversas exposições de radiação a uma mesma paciente para os estudos de otimização da dose de radiação, é desejável que exista um método capaz de simular com exatidão diversas exposições tendo como base uma imagem clínica de referência. Embora existam diversos métodos para a simulação da redução de dose em exames mamográficos, o mesmo não pode ser dito quanto a imagens de DBT. O método desenvolvido para simulação da redução da dose de radiação em imagens de DBT se baseia em uma abordagem de inserção de ruído por meio de uma transformada de estabilização de variância, que já foi utilizada para simulação da redução de dose em exames de mamografia digital. Porém, esse trabalho propõe a inclusão da correção do espectro de potência do ruído para otimizar o desempenho do método de inserção de ruído para exames de DBT. Os resultados obtidos mostraram que, quando comparando a imagens de referência, a as imagens simuladas apresentaram erro menores que 1% para a análise do valor médio e desvio padrão e erro próximo de 5% para a análise do espectro de potência, apresentado resultados até 64% melhores que métodos não otimizados para DBT. / This work presents a new methodology for noise power spectrum correction in the simulation of digital breast tomosynthesis (DBT) images with reduced dose of radiation. The simulation is performed by inserting a signal-dependent quantum noise into previously acquired images with the standard dose of radiation. Using the same X-ray technology as a standard mammography, the DBT is capable of reconstructing the inner tissues of the patients\' breasts as a three-dimensional volume, providing more resources for cancer detection than its bi-dimensional counterpart and minimizing tissue overlapping. Despite being the successor to mammography, studies have shown that the optimization of the relationship between radiation dose and image quality is not well established in DBT yet. Due to the impossibility of exposing the same patient to multiple exams with different doses each, a simulation method able to mimic clinical images with high reliability is desirable. Despite the number of methods proposed for dose reduction simulation in mammography, scarcely any may be used in DBT. The method developed for simulation of radiation dose reduction in DBT images is based on a noise insertion approach using a variance-stabilizing transformation, which has already been used to simulate dose reduction in digital mammography exams. However, this work proposes the inclusion of the noise power spectrum correction to optimize the performance of the noise insertion method for DBT exams. The results showed that, when compared with reference images, the simulated images achieved less than 1% error for mean and standard deviation values and close to 5% error for power spectrum analysis, improving in up to 64% when compared with non-optimized for DBT simulation methods.

Esse trabalho apresenta uma nova metodologia para a correção do espectro de potência do ruído no processo de simulação de aquisições de imagens de tomossíntese digital mamária (Digital Breast Tomosynthesis - DBT) com doses reduzidas de radiação. A simulação é realizada por meio da inserção de ruído quântico dependente do sinal em imagens previamente adquiridas com a dose padrão de radiação. A DBT utiliza a mesma tecnologia de raios X que a mamografia digital, porém com a capacidade de prover ao médico exames do volume tridimensional da mama, minimizando o problema de superposição de tecidos. Apesar de ser o sucessor da mamografia, estudos têm mostrado que a otimização da relação entre a dose de radiação e a qualidade da imagem adquirida ainda não está bem estabelecida na DBT. Devido à impossibilidade de realizar diversas exposições de radiação a uma mesma paciente para os estudos de otimização da dose de radiação, é desejável que exista um método capaz de simular com exatidão diversas exposições tendo como base uma imagem clínica de referência. Embora existam diversos métodos para a simulação da redução de dose em exames mamográficos, o mesmo não pode ser dito quanto a imagens de DBT. O método desenvolvido para simulação da redução da dose de radiação em imagens de DBT se baseia em uma abordagem de inserção de ruído por meio de uma transformada de estabilização de variância, que já foi utilizada para simulação da redução de dose em exames de mamografia digital. Porém, esse trabalho propõe a inclusão da correção do espectro de potência do ruído para otimizar o desempenho do método de inserção de ruído para exames de DBT. Os resultados obtidos mostraram que, quando comparando a imagens de referência, a as imagens simuladas apresentaram erro menores que 1% para a análise do valor médio e desvio padrão e erro próximo de 5% para a análise do espectro de potência, apresentado resultados até 64% melhores que métodos não otimizados para DBT. / This work presents a new methodology for noise power spectrum correction in the simulation of digital breast tomosynthesis (DBT) images with reduced dose of radiation. The simulation is performed by inserting a signal-dependent quantum noise into previously acquired images with the standard dose of radiation. Using the same X-ray technology as a standard mammography, the DBT is capable of reconstructing the inner tissues of the patients\' breasts as a three-dimensional volume, providing more resources for cancer detection than its bi-dimensional counterpart and minimizing tissue overlapping. Despite being the successor to mammography, studies have shown that the optimization of the relationship between radiation dose and image quality is not well established in DBT yet. Due to the impossibility of exposing the same patient to multiple exams with different doses each, a simulation method able to mimic clinical images with high reliability is desirable. Despite the number of methods proposed for dose reduction simulation in mammography, scarcely any may be used in DBT. The method developed for simulation of radiation dose reduction in DBT images is based on a noise insertion approach using a variance-stabilizing transformation, which has already been used to simulate dose reduction in digital mammography exams. However, this work proposes the inclusion of the noise power spectrum correction to optimize the performance of the noise insertion method for DBT exams. The results showed that, when compared with reference images, the simulated images achieved less than 1% error for mean and standard deviation values and close to 5% error for power spectrum analysis, improving in up to 64% when compared with non-optimized for DBT simulation methods.