Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um novo método para a simulação de redução da dose de radiação em imagens mamográficas clínicas. Assim, estudos sobre a influência da redução da dose de radiação no diagnóstico do câncer de mama podem ser realizados sem que o paciente se exponha a doses extras de radiação. Uma análise preliminar foi realizada para a caracterização do ruído produzido pelo equipamento mamográfico no processo de aquisição da imagem. Essa análise evidenciou a importância de um método local de simulação, uma vez que o ruído depende da posição ao longo do campo. O novo método proposto consiste em ajustar os níveis de cinza e adicionar uma máscara de ruído Poisson, dependente do sinal, nas imagens clínicas adquiridas com a dose de radiação padrão, simulando sua aquisição com doses de radiação reduzidas. A dependência entre ruído e sinal foi criada com o uso da transformada de Anscombe. O desempenho do método proposto foi avaliado utilizando-se imagens mamográficas de um phantom antropomórfico obtidas com diferentes doses de radiação. As imagens simuladas pelo método proposto foram comparadas com as imagens reais. A similaridade entre os espectros de ruído permitiu a comparação de métricas locais da imagem. O erro percentual entre os níveis de cinza das imagens reais e simuladas se manteve inferior a 1%. O ruído adicionado manteve um erro percentual inferior a 1%. Testes de t-Student mostraram que não existe diferença estatística significante (p < 0,05) entre as imagens reais e simuladas pelo método proposto. / This work aims to develop a new method for simulating reduction of the radiation dose in clinical digital mammography. Using such method, studies regarding the influence of dose reduction in cancer diagnosis can be performed without unnecessary exposure of patients to X-ray radiation. A preliminary study characterized the noise produced by the digital mammography equipment during the acquisition process. This analysis emphasized the importance of simulating noise locally, since noise is dependent on the spatial position of the pixel. Therefore, the proposed method consists of adjusting the gray levels and adding signal-dependent Poisson noise to images acquired at the standard radiation dose. Dependency between noise and signal was created using the Anscombe transformation. The performance of the proposed method was evaluated using mammographic images of an anthropomorphic phantom acquired at different radiation doses. Images simulated using the proposed method were compared to real images acquired using the clinical equipment. Similarity between noise power spectra and local metrics validated the similarity between images. The gray level of the simulated and real images were compared using local mean and reported averaged errors smaller than 1%. The added noise was also compared and the averaged error was smaller than 1%. Statistical Student\'s t-test tests showed no statistical difference (p < 0.05) between real images and the ones simulated using the proposed method.

O câncer de mama é a doença que mais acomete as mulheres em todo o mundo, sendo o tratamento mais eficaz se for diagnosticada em estágio inicial. A partir de 2011, nos programas de rastreamento de países desenvolvidos, vem sendo empregada uma nova modalidade de exame, a tomossíntese digital mamária (Digital Breast Tomosynthesis - DBT), que possui diversas vantagens se comparada à mamografia digital. No exame, o médico radiologista busca por sinais suspeitos na imagem, como: nódulos, microcalcificações e distorção arquitetural mamária (DAM). Sendo que, este último pode representar o estágio mais inicial de um câncer em formação, podendo se manifestar antes da formação de qualquer outra lesão. No entanto, a DAM é difícil de ser detectada pois modifica o tecido mamário de forma sutil, não havendo qualquer formação de massa ou a borda definida. Os sistemas computacionais de auxílio ao diagnóstico (Computer-Aided Detection - CAD) vêm apresentando alto desempenho na detecção de nódulos e microcalcificações mamárias, mas para o caso da DAM, o desempenho ainda é insatisfatório. Algumas limitações são normalmente reportadas nos algoritmos adotados para detectar automaticamente a DAM. O presente trabalho tem por objetivo propor novas abordagens para aumentar a precisão dos métodos computacionais de detecção: o uso de descritores de micro-padrões local para discriminação de áreas suspeitas; redução de falsos-positivos; uso do volume 3D fornecido pelo exame de DBT e; uso de arquitetura de aprendizagem profunda para discriminação e classificação de regiões suspeitas. Os diversos testes efetuados em cada proposta mostraram que é possível melhorar as taxas de detecção da DAM, mesmo para imagens de DBT onde ainda não há um esquema computacional de detecção bem estabelecido. / Breast cancer is the disease that most affects women worldwide and is the most effective treatment if it is diagnosed at early stages. Since 2011, in developed countries screening programs has been employed a new exam, the digital breast tomosynthesis (DBT), which has several advantages compared to the digital mammography. In the exam, the radiologist looks for suspicious signs in the image such as masses, microcalcifications and architectural distortion of breast (ADB). Since the later may represent the earliest sign of a cancer in formation, it may manifests before the formation of any other lesion. However, ADB is difficult to be detected due to its subtly changes the breast tissue, with no mass or defined shape. Computer-aided detection (CAD) systems have shown good results in the detection of masses and microcalcifications, however, for ADB the performance is still poor. Several weakness are reported in the pipeline adopted to automatic detection of ADB. The present work aims to propose new approaches to increase the accuracy of the current CAD pipeline: the use of local micro-pattern descriptors to discriminate suspicious areas; false-positives reduction; automatic detection of ADB in DBT images using and tridimensionality of the exam and; use of deep learning architecture to discriminate and classify suspicious regions. The several tests performed on each proposal showed that it is possible to improve the detection rates even for DBT images where there is no established CAD pipeline.

A recente inserção e forte avanço da mamografia digital no Brasil como ferramenta de rastreamento do câncer mamário e as evidências de outras condições de otimização, quando comparadas à mamografia convencional (tela filme), requerem que novos parâmetros de qualidade sejam incluídos e estudados, bem como que as condições de otimização sejam revistas. O objetivo deste trabalho foi determinar a técnica radiográfica otimizada para dois sistemas de detecção (CR e DR) em uso em três unidades de mamografia: Mammomat 3000 Nova (Siemens), Senographe DMR (GE) e Senographe 2000D (GE). A otimização foi conduzida para uma variedade de combinações de fatores técnicos e configurações de simuladores de mama, tais como valores de kilovoltagem (26 a 32 kV), combinações anodo/filtro (Mo/Mo, Mo/Rh e Rh/Rh), material simulador de mama de várias espessuras (2 a 8 cm) e lesões simuladas como massas e calcificações, usando uma figura de mérito (FOM) como parâmetro. Verificou-se que o uso da combinação anodo/filtro que gera os espectros mais energéticos em cada equipamento proporcionou os maiores valores de FOM para todas as espessuras de simulador de mama e voltagens, devido a redução da dose. As combinações anodo/filtro que deram esses resultados foram Mo/Rh para o equipamento da marca Siemens e Rh/Rh para ambos os equipamentos da marca GE, correspondentes aos espectros mais energéticos de cada unidade. Foi observada ainda uma tendência de aumento do kV que maximiza FOM com o aumento da espessura. / The recent introduction and intense advance of digital mammography in Brazil as a tool in breast cancer screening and the evidences of new optimization conditions when compared to conventional mammography (screen-film) require adding and studying novel quality parameters, as well as revisiting optimization conditions. The objective of this work was to determine optimized radiographic technique for two detection systems (CR and DR) in use in three mammography units: Mammomat 3000 Nova (Siemens), Senographe DMR (GE) and Senographe 2000D (GE). Optimization was conducted for various combinations of technique factors and breast phantom configurations, such as kilovoltage settings (26 to 32 kV), target/filter combinations (Mo/Mo, Mo/Rh and Rh/Rh), breast equivalent material in various thicknesses (2 to 8 cm) and simulated mass and calcification lesions, using a figure of merit (FOM) as a parameter. When using anode/filter combination which generates higher energy spectra in each equipment, it was verified that higher FOM values were achieved for all voltages and phantom thicknesses, due to dose reduction. Anode/filter combinations which led to those results were Mo/Rh for Siemens equipment and Rh/Rh for both GE equipments, corresponding to the higher energy spectra in each unity. It was also observed an increasing tendency of kV which maximizes FOM with the increase of thickness.

O objetivo deste trabalho é apresentar um novo método para a remoção do ruído Poisson em imagens de mamografia digital adquiridas com baixa dosagem de radiação. Sabe-se que a mamografia por raios X é o exame mais eficiente para a detecção precoce do câncer de mama, aumentando consideravelmente as chances de cura da doença. No entanto, a radiação absorvida pela paciente durante o exame ainda é um problema a ser tratado. Estudos indicam que a exposição à radiação pode induzir a formação do câncer em algumas mulheres radiografadas. Apesar desse número ser significativamente baixo em relação ao número de mulheres que são salvas pelo exame, existe a necessidade do desenvolvimento de meios que viabilizem a diminuição da dose de radiação empregada. No entanto, uma redução na dose de radiação piora a qualidade da imagem pela diminuição da relação sinal-ruído, prejudicando o diagnóstico médico e a detecção precoce da doença. Nesse sentido, a proposta deste trabalho é apresentar um método para a filtragem do ruído Poisson que é adicionado às das imagens mamográficas quando adquiridas com baixa dosagem de radiação, fazendo com que ela apresente qualidade equivalente àquela adquirida com a dose padrão de radiação. O algoritmo proposto foi desenvolvido baseado em adaptações de algoritmos bem estabelecidos na literatura, como a filtragem no domínio Wavelet, aqui usando o Shrink-thresholding (WTST), e o Block-matching and 3D Filtering (BM3D). Os resultados obtidos com imagens mamográficas adquiridas com phantom e também imagens clínicas, mostraram que o método proposto é capaz de filtrar o ruído adicional incorporado nas imagens sem perda aparente de informação. / The aim of this work is to present a novel method for removing the Poisson noise in digital mammography images acquired with reduced radiation dose. It is known that the X-ray mammography is the most effective exam for early detection of breast cancer, greatly increasing the chances of healing the disease. However, the radiation absorbed by the patient during the exam is still a problem to be treated. Some studies showed that mammography can induce breast cancer in a few women. Although this number is significantly low compared to the number of women who are saved by the exam, it is important to develop methods to enable the reduction of the radiation dose used in the exam. However, dose reduction led to a decrease in image quality by means of the signal to noise ratio, impairing medical diagnosis and the early detection of the disease. In this sense, the purpose of this study is to propose a new method to reduce Poisson noise in mammographic images acquired with low radiation dose, in order to achive the same quality as those acquired with the standard dose. The method is based on well established algorithms in the literature as the filtering in Wavelet domain, here using Shrink-thresholding (WTST) and the Block-matching and 3D Filtering (BM3D). Results using phantom and clinical images showed that the proposed algorithm is capable of filtering the additional noise in images without apparent loss of information.

Os requisitos técnicos da qualidade da imagem em mamografia estabelecidos por normas nacionais e internacionais incluem parâmetros de qualidade que podem ser avaliados através da realização de testes periódicos. Estes parâmetros podem ser medidos com a aquisição e leitura de imagens de objetos (phantoms) que simulam as estruturas presentes em uma mamografia. O phantom CDMAM foi confeccionado especificamente para a realização de testes que utilizam um procedimento padrão para se determinar um limiar de contraste para cada diâmetro de disco presentes em suas imagens. No entanto, esta tarefa é bastante trabalhosa e consome tempo, além de estar sujeita a uma significativa dependência do observador, diminuindo a precisão das aferições. Nesse sentido, o propósito deste trabalho é o desenvolvimento de um software que auxilie o profissional na realização dos testes, reduzindo a subjetividade devida aos observadores e correlacionando as leituras automatizadas com o sistema visual humano, sem a necessidade de se efetuar a correção dos resultados, como é realizado em diversos trabalhos encontrados na literatura. Para isso, foram utilizadas imagens obtidas por cinco sistemas CR e um método de detecção baseado na confecção de filtros circulares correlatores. A correlação com a visão humana fundamentou-se nos parâmetros de Weber, que descrevem o comportamento do sistema visual na discriminação do contraste em imagens digitais. A classificação dos discos contidos na imagem do phantom entre visível ou não visível foi efetuada a partir de uma ferramenta de mineração de dados conhecida como WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) associada ao algoritmo J48, que promove a construção de modelos de árvore de decisão. O resultado da implementação destas árvores de decisão foi a obtenção de um sistema de auxílio ao especialista que reforça a sua integridade na avaliação a partir de resultados estáveis e de fácil interpretação, atingindo acurácias de até 95%. / Technical requirements of image quality in mammography established by national and international norms include quality parameters which can be achieved by conducting periodic tests. It is recommended that some quality parameters are measured from images acquired by exposing specific phantoms, as CDMAM, in such systems. Nevertheless, this task is hard-working and time consuming, besides to be subject to a significant dependence of the observer, reducing the measurements accuracy. Accordingly, the purpose of this work is the development of a software to assist in the professional testing, reducing the subjectivity due to the observers and correlating the automated readings with the human visual system, without the need to make the correction of the results, as is done in many studies in the literature. For this, we used 57 images obtained for five CR systems and a method of detection based on circular correlators filters. The correlation with human vision was based on the Weber\'s parameters which describe the behavior of the visual system to discriminate the contrast in digital images. The classification of the image discs between visible or not visible was made from a data mining tool known as WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) associated with the J48 algorithm which promotes the construction of decision tree models. The result of the decision trees implementation was a system to aid the specialist, reinforcing the integrity of the assessment using stable results, easily interpreted, and reaching accuracies of up to 95%.

A qualidade dos exames mamográficos é uma preocupação constante do sistema de saúde mundial que se vê diante do desafio da detecção precoce do câncer de mama. As organizações responsáveis implementaram protocolos internacionais que consistem em testes de aceitação dos equipamentos mamográficos e de tomossíntese da mama, os quais estabelecem um padrão de qualidade nos serviços radiográficos. Porém, essas diretrizes têm como base o uso de objetos simuladores de mamas com espessuras e composições padrões, que muitas vezes não condizem com os perfis populacionais dos centros de diagnóstico. Neste trabalho, foi desenvolvido um sistema automatizado de rastreamento e gerenciamento de dados, que extrai as informações referentes ao processo de aquisição da mamografia digital e armazena-as em um servidor DICOM SCP (Service Class Provider). Após armazenadas, o sistema correlaciona os fatores de exposição das imagens, de forma a avaliar os níveis de referência em dose de radiação fornecidos pelos equipamentos. Como resultados, foi verificado que o perfil mamário dos centros institucionais de diagnóstico estudados não segue os valores de referência apresentados na literatura em termos de espessura e densidade mamária. Enquanto a mama padrão dos testes de garantia de qualidade é composta por 50 mm de espessura e 50% de densidade (50-50), a população estudada apresentou mamas comprimidas com média de 60 mm de espessura, com baixo percentual de tecido fibroglandular (menor que 25%). Portanto, o uso o sistema desenvolvido pode direcionar os testes de conformidade dos equipamentos para perfis mamários específicos. Esse direcionamento pode auxiliar na determinação de doses ótimas de radiação para melhoria da qualidade da imagem, produzindo valores de referência de grande utilidade para a qualidade dos serviços radiográficos. / Image quality assessment in mammography represents one of the greatest challenges that health services face in order to detect breast cancer early. The world health organization recommends quality assurance guidelines, which consist of acceptance tests for digital mammography (DM) and digital breast tomosynthesis (DBT), to standardize the radiological services. However, these guidelines are based on test objects widely used to simulate standard breasts in terms of composition and thickness, which often do not match with the demographic profiles in the breast care centers. In this thesis work, an automated system for tracking and data management was developed to extract the metadata (DICOM header) from the image acquisition process and to store it into a custom DICOM Service Class Provider (SPC). The developed system correlates the exposure factors\' info in order to evaluate the references for patient radiation dose provided by the manufacturers. As result of the data correlations, the reference required by the international guidelines for standard breasts are not a feasible representation for the demographic profile in the breast care center evaluated in terms of breast density and thickness. While the standard for quality assurance testing consists of breasts with 50 mm of thickness and 50% of density, the demographic population presented compressed breast thickness of approximately 60 mm and low fibroglandular tissue (less than 25%). Therefore, using the developed system should guide the quality assurance in digital mammography to specific breast profiles. This guidance may assist in determining optimal radiation doses to improve the image quality, producing useful benchmarks for the quality of radiological services.

INTRODUÇÃO: O objetivo deste estudo é determinar a correlação anatomopatológica das calcificações amorfas agrupadas diagnosticadas na mamografia digital de campo total, ou seja, das calcificações suspeitas mais tênues, uma vez que houve aumento da caracterização de calcificações na mamografia digital. MÉTODOS: Estudo retrospectivo baseado nos laudos mamográficos classificados como categoria BI-RADS 4 no primeiro ano de introdução da técnica digital, com análise dos diagnósticos anatomopatológicos das microcalcificações amorfas agrupadas submetidas à biópsia de fragmento assistida à vácuo no serviço. Calculou-se: os achados anatomopatológicos que se associaram ao achado radiológico de microcalcificações amorfas agrupadas e o valor preditivo positivo destas calcificações biopsiadas. RESULTADOS: Dos 219 achados por microcalcificações amorfas agrupadas, 78 foram submetidos à biópsia de fragmento assistida à vácuo com seguimento conhecido ou cirurgia subsequente. O diagnóstico anatomopatológico correspondeu a oito (10%) casos malignos, 36 (46%) casos benignos, e 34 (44%) diagnósticos de lesões de risco, das quais oito (10%) do subgrupo cicatriz radiada/lesões papilíferas (sete cicatrizes radiadas e um papiloma) e 26 (33%) do subgrupo atipias/ neoplasias lobulares, correspondendo a 14 (18%) hiperplasias ductais atípicas, quatro (5%) neoplasias lobulares e oito (10%) lesões de células colunares com atipia (atipia epitelial plana). A ampliação cirúrgica foi recomendada para as lesões com potencial incerto de malignidade à biópsia e realizada em 65% do subgrupo atipias/neoplasias lobulares, com taxa de subestimação nula (0/18). O tempo médio de seguimento das pacientes com diagnóstico benigno ou de lesão de risco foi 22 meses. CONCLUSÕES: Um terço das microcalcificações amorfas agrupadas em mamografia digital de campo total corresponderam a lesões precursoras representadas pelas atipias (ductais e colunares) e neoplasias lobulares. Essas lesões se associaram às calcificações amorfas agrupadas numa proporção de cerca de 3:1 em relação às lesões malignas, cujo VPP 3 foi 10% / PURPOSE: To determine the anatomopathological correlation of grouped amorphous calcifications (the most tenuous of suspicious calcifications) disclosed on full-field digital mammography, given the enhanced characterization of calcifications provided by digital mammography. METHODS: A retrospective study of mammographic reports classified as BI-RADS® category 4 at a private diagnostic service specialized in breast imaging was carried out on exams performed during the first year of introducing the digital technique. The investigation entailed analysis of the anatomopathological diagnoses of BI-RADS® category 4 for grouped amorphous microcalcifications submitted to vacuum-assisted breast biopsy (VABB). Anatomopathological findings correlated to this radiological finding were determined and positive predictive value of these calcifications submitted to biopsy (PPV 3) was calculated. RESULTS: Of the 219 findings of grouped amorphous microcalcifications, 78 were submitted to VABB with known follow-up or subsequent surgery. The anatomopathological results included eight (10%) malignant cases, 36 (46%) benign cases and 34 (44%) diagnoses of high-risk lesions, eight of which belonged to the radial scar/papillary lesion subgroup (seven radial scars and one papilloma) and 26 (33% of all cases) to the atypia/lobular neoplasia subgroup, comprising 14 atypical ductal hyperplasias, four lobular neoplasias and eight flat epithelial atypia. Extended surgery was recommended for lesions with uncertain malignant potential at biopsy and performed in 65% of the atypia/lobular neoplasia subgroup, with an underestimation rate of zero (0/18). Mean follow-up time of patients diagnosed with benign or high-risk lesions was 22 months. CONCLUSIONS: One-third of grouped amorphous calcifications on full-field digital mammography corresponded to precursory lesions in the form of atypia (ductal and columnar) or lobular neoplasias. These lesions were associated to grouped amorphous calcifications at a ratio of 3:1 compared to malignant lesions,whose PPV 3 was 10%

Os requisitos técnicos da qualidade da imagem em mamografia estabelecidos por normas nacionais e internacionais incluem parâmetros de qualidade que podem ser avaliados através da realização de testes periódicos. Estes parâmetros podem ser medidos com a aquisição e leitura de imagens de objetos (phantoms) que simulam as estruturas presentes em uma mamografia. O phantom CDMAM foi confeccionado especificamente para a realização de testes que utilizam um procedimento padrão para se determinar um limiar de contraste para cada diâmetro de disco presentes em suas imagens. No entanto, esta tarefa é bastante trabalhosa e consome tempo, além de estar sujeita a uma significativa dependência do observador, diminuindo a precisão das aferições. Nesse sentido, o propósito deste trabalho é o desenvolvimento de um software que auxilie o profissional na realização dos testes, reduzindo a subjetividade devida aos observadores e correlacionando as leituras automatizadas com o sistema visual humano, sem a necessidade de se efetuar a correção dos resultados, como é realizado em diversos trabalhos encontrados na literatura. Para isso, foram utilizadas imagens obtidas por cinco sistemas CR e um método de detecção baseado na confecção de filtros circulares correlatores. A correlação com a visão humana fundamentou-se nos parâmetros de Weber, que descrevem o comportamento do sistema visual na discriminação do contraste em imagens digitais. A classificação dos discos contidos na imagem do phantom entre visível ou não visível foi efetuada a partir de uma ferramenta de mineração de dados conhecida como WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) associada ao algoritmo J48, que promove a construção de modelos de árvore de decisão. O resultado da implementação destas árvores de decisão foi a obtenção de um sistema de auxílio ao especialista que reforça a sua integridade na avaliação a partir de resultados estáveis e de fácil interpretação, atingindo acurácias de até 95%. / Technical requirements of image quality in mammography established by national and international norms include quality parameters which can be achieved by conducting periodic tests. It is recommended that some quality parameters are measured from images acquired by exposing specific phantoms, as CDMAM, in such systems. Nevertheless, this task is hard-working and time consuming, besides to be subject to a significant dependence of the observer, reducing the measurements accuracy. Accordingly, the purpose of this work is the development of a software to assist in the professional testing, reducing the subjectivity due to the observers and correlating the automated readings with the human visual system, without the need to make the correction of the results, as is done in many studies in the literature. For this, we used 57 images obtained for five CR systems and a method of detection based on circular correlators filters. The correlation with human vision was based on the Weber\'s parameters which describe the behavior of the visual system to discriminate the contrast in digital images. The classification of the image discs between visible or not visible was made from a data mining tool known as WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) associated with the J48 algorithm which promotes the construction of decision tree models. The result of the decision trees implementation was a system to aid the specialist, reinforcing the integrity of the assessment using stable results, easily interpreted, and reaching accuracies of up to 95%.

Esse trabalho apresenta uma nova proposta do algoritmo de médias não-locais (NLM - Non-Local Means) para a filtragem do ruído quântico de imagens mamográficas digitais adquiridas com dose de radiação reduzida. A redução nas doses de radiação tem como objetivo principal minimizar os riscos de indução ao câncer de mama causado pela exposição do paciente à radiação ionizante no momento do exame. No entanto, a qualidade da imagem mamográfica diminui com a redução da dose de radiação e o ruído predominante nesse caso é o ruído quântico, que segue a distribuição de Poisson e é dependente do sinal. Como o algoritmo NLM foi originalmente desenvolvido para filtragem de ruído Gaussiano independente do sinal, a proposta desse trabalho foi de adaptar o algoritmo NLM original de modo que ele se tornasse mais adequado para filtragem do ruído encontrado nas imagens mamográficas digitais. Nessa nova abordagem, chamada de Variance Map Non-local Means (VM-NLM), a filtragem do ruído quântico é realizada no próprio domínio da imagem, levando-se em conta a variância do ruído em cada pixel da imagem, já que o ruído é dependente do sinal. Com isso, elimina-se a necessidade de realizar uma estimativa precisa dos parâmetros do ruído para o uso de uma transformada de estabilização de variância (como a transformada generalizada de Anscombe), antes do processo de filtragem. Essa estimativa normalmente requer medidas preliminares no equipamento mamográfico, cujo acesso nem sempre é viável na prática. A proposta foi avaliada em três bancos de imagens mamográficas adquiridas com diferentes doses de radiação. As avaliações de desempenho foram realizadas comparando objetivamente a qualidade das imagens mamográficas obtidas com a dose padrão de radiação com as adquiridas com doses reduzidas, após a filtragem do ruído. Os resultados obtidos com o algoritmo proposto mostraram que ele produz imagens mamográficas mais nítidas e com melhor preservação de bordas e pequenos detalhes do que o algoritmo NLM original. / This work presents a new proposal from the non-local means algorithm (NLM - Non-Local Means) for filtering the quantum noise of digital mammography images acquired with reduced radiation dose. The reduction in radiation doses aims to minimize the risk of inducing breast cancer caused by patient exposure to ionizing radiation during the examination. However, the mammographic image quality decreases with the reduction of the radiation dose and the predominant noise in this case is the quantum noise, which follows the Poisson distribution and it is dependent of the signal. As the NLM algorithm was originally developed for filtering additive Gaussian noise, the purpose of this study was to adapt the original NLM algorithm so that it becomes more suitable for filtering the noise found in digital mammographic images. In this new approach, called Variance Map Non-local Means (VM-NLM), the filtering of the quantum noise is performed in the image domain, considering the noise variance in each pixel of the image, since the noise depends on the pixel value. Thus, it eliminates the need for an accurate estimate of the noise parameters for the use of a variance stabilization transform (such as generalized Anscombe Transformation) before the filtering process. This estimate typically requires preliminary measurements in the mammographic equipment, which is not always viable in clinical practice. The proposal was evaluated in three databases of mammographic images acquired with different radiation doses. Performance evaluations were conducted comparing objectively the quality of mammographic images acquired with standard radiation dose and with reduced doses, after filtering the noise. The results obtained with the proposed algorithm showed that it produces sharper mammographic images with better preservation of edges and small details than the original NLM algorithm.

A qualidade dos exames mamográficos é uma preocupação constante do sistema de saúde mundial que se vê diante do desafio da detecção precoce do câncer de mama. As organizações responsáveis implementaram protocolos internacionais que consistem em testes de aceitação dos equipamentos mamográficos e de tomossíntese da mama, os quais estabelecem um padrão de qualidade nos serviços radiográficos. Porém, essas diretrizes têm como base o uso de objetos simuladores de mamas com espessuras e composições padrões, que muitas vezes não condizem com os perfis populacionais dos centros de diagnóstico. Neste trabalho, foi desenvolvido um sistema automatizado de rastreamento e gerenciamento de dados, que extrai as informações referentes ao processo de aquisição da mamografia digital e armazena-as em um servidor DICOM SCP (Service Class Provider). Após armazenadas, o sistema correlaciona os fatores de exposição das imagens, de forma a avaliar os níveis de referência em dose de radiação fornecidos pelos equipamentos. Como resultados, foi verificado que o perfil mamário dos centros institucionais de diagnóstico estudados não segue os valores de referência apresentados na literatura em termos de espessura e densidade mamária. Enquanto a mama padrão dos testes de garantia de qualidade é composta por 50 mm de espessura e 50% de densidade (50-50), a população estudada apresentou mamas comprimidas com média de 60 mm de espessura, com baixo percentual de tecido fibroglandular (menor que 25%). Portanto, o uso o sistema desenvolvido pode direcionar os testes de conformidade dos equipamentos para perfis mamários específicos. Esse direcionamento pode auxiliar na determinação de doses ótimas de radiação para melhoria da qualidade da imagem, produzindo valores de referência de grande utilidade para a qualidade dos serviços radiográficos. / Image quality assessment in mammography represents one of the greatest challenges that health services face in order to detect breast cancer early. The world health organization recommends quality assurance guidelines, which consist of acceptance tests for digital mammography (DM) and digital breast tomosynthesis (DBT), to standardize the radiological services. However, these guidelines are based on test objects widely used to simulate standard breasts in terms of composition and thickness, which often do not match with the demographic profiles in the breast care centers. In this thesis work, an automated system for tracking and data management was developed to extract the metadata (DICOM header) from the image acquisition process and to store it into a custom DICOM Service Class Provider (SPC). The developed system correlates the exposure factors\' info in order to evaluate the references for patient radiation dose provided by the manufacturers. As result of the data correlations, the reference required by the international guidelines for standard breasts are not a feasible representation for the demographic profile in the breast care center evaluated in terms of breast density and thickness. While the standard for quality assurance testing consists of breasts with 50 mm of thickness and 50% of density, the demographic population presented compressed breast thickness of approximately 60 mm and low fibroglandular tissue (less than 25%). Therefore, using the developed system should guide the quality assurance in digital mammography to specific breast profiles. This guidance may assist in determining optimal radiation doses to improve the image quality, producing useful benchmarks for the quality of radiological services.