O constante aumento do número de novos casos de câncer de mama vem despertando interesse na elaboração de módulos de esquemas CAD a fim de proporcionar um diagnóstico de maior precisão. Entretanto, a maioria das pesquisas está empenhada em detectar ou classificar fatores primários presentes em imagens mamográficas, como módulos e microcalcificações. Áreas assimétricas, retração de mamilo, linfonodos axilares, entre outros, são considerados como fatores secundários no diagnóstico do câncer de mama, apesar de poderem alertar para o surgimento não só dessa, mas de outras doenças no futuro. Por isso, essa pesquisa contempla a implementação de um sistema computacional capaz de auxiliar na detecção e classificação, conforme padrão BI-RADS®, de regiões que contenham sinais secundários capazes de levantar suspeitas da presença ou surgimento do câncer de mama, em imagens mamográficas digitais, utilizando técnicas inteligentes e automáticas de processamento de imagens e redes neurais artificiais. A acurácia alcançada em cada etapa foi: detecção de assimetria de 82,8%, retração de mamilo de 95% e Az = 0,93, detecção de linfonodos axilares = 74,9%. Objetiva-se que o resultado do trabalho seja inserido como um dos módulos de um protótipo de esquema CADx em mamografia, a fim de ampliar o conjunto de informações a serem usadas na classificação de cada caso sob análise, visando o aumento da precisão diagnóstica. / The increase in the number of cases of breast cancer have attracted interest in developing modules of CAD schemes to provider higher diagnostic accuracy. However, most researches are engaged in detect and classify primary factors present in mammographic images such as nodules and microcalcifications. Asymmetric areas, nipple retraction, axilary limph nodes, among other, are considered as secondary factors to diagnostic the breast cancer, although they may alert for the emergence not only of this but of other diseases in the future. Thus, this research includes the implementation of a computer system able to assist in the detection and classification, according to BI-RADS®, of regions that containing secondary signals able to arousing suspicion of the presence or appearance of breast cancer in digital mammographic images using intelligent and automatic techniques in the image processing and artificial neural networks. The accuracy obtained in each step was: detection of asymmetry of 82.8%, nipple retraction of 95% and Az = 0.93, detection of axilary lymph nodes = 74.9%. The purpose is that the result of the work is entered as one of the modules of a prototype of CADx schem in mammography in order to extend the range of information to be used in the classification of each case under analysis, aiming to increase diagnostic accuracy.

A dose glandular média é a grandeza utilizada para dosimetria em mamografia. Esta grandeza apresenta grande dependência com propriedades específicas referentes ao tipo de mama a ser avaliada, tais como sua glandularidade e espessura comprimida. Depende também das propriedades do espectro de raios X, tais como a combinação anodo/filtro e a tensão aplicada ao tubo, que modificam a camada semirredutora do feixe. A caracterização do feixe de raios X através da medição direta do seu espectro é um procedimento de alta complexidade e de difícil execução em sistemas de mamografia, devido à arquitetura dos equipamentos e da alta taxa de fluência de fótons característica dos feixes. Estes espectros representam a fonte de informações quantitativas e qualitativas mais completa do feixe. O objetivo geral desse trabalho é estimar distribuições de dose glandular em diferentes profundidades de materiais simuladores de tecido mamário por meio de espectros de raios X medidos em mamógrafos. Para isso, foram utilizadas técnicas radiográficas comumente empregadas na mamografia para o rastreamento do câncer de mama. Foi avaliado o comportamento da dose glandular média normalizada pelo kerma no ar incidente (DgNp) com parâmetros relacionados à mama (glandularidade e espessura) e aos espectros (camada semirredutora, tensão, combinação alvo/filtro). Primeiramente, foi desenvolvida uma metodologia experimental para medição dos espectros de raios X nos mamógrafos. Em seguida, foram propostos os seguintes métodos de cálculo da DgNp utilizando esses espectros: Método I, que calcula a DgNp com espectros incidentes; Método II, que utiliza espectros incidentes e transmitidos para este cálculo e Método III, que usa espectros incidentes e transmitidos para estimar a distribuição de dose em profundidade. Por fim, para efeito de comparação, a distribuição da DgNp também foi estimada utilizando dosímetros termoluminescentes (TLDs). A metodologia desenvolvida para medição de espectros mostrou-se eficaz para posicionamento e alinhamento adequados do detector no feixe e consequentemente a medição dos espectros diretos. Os espectros incidentes experimentais mostraram boa concordância com espectros simulados. Os resultados mostraram uma distribuição bem-comportada desses coeficientes (DgNp), com tendência linear ou exponencial, com relação aos parâmetros analisados. Para um dado espectro, os valores de DgNp apresentaram decrescimento exponencial com a espessura do material simulador ao tecido mamário e dependencia linear com a glandularidade. Além disso, esses coeficientes crescem linearmente com o aumento da camada semirredutora e, consequentemente, com a energia efetiva. A partir das distribuições de DgNp (obtidas pelo Método III) foi possível estimar a dose no volume completo da mama com diferença máxima de 5,2% dos valores obtidos com o Método II. A variação da DgNp com a profundidade obtidas com TLDs mostrou-se bastante coerente com os resultados observados com a utilização do Método III. Conclui-se que é possível avaliar a dose glandular em mamografia utilizando espectros de raios X e que a metodologia proposta tem potencial para ser aplicada como procedimentos alternativos para dosimetria em mamografia. / The mean glandular dose is the quantity used for dosimetry in mammography. This quantity has a strong dependence with some properties of the evaluated breast, such as its glandularity and compressed thickness. It also depends on the X-ray spectrum used for the mammographic image production, such as the target/filter combination and the tube voltage, which are related to the half value layer (HVL) of the beam. The X-ray beam characterization by means of the direct measurement of its spectrum is a complex procedure, and it is difficult to be implemented in clinical systems due to the architecture of the mammography equipment and the high photon fluence rates. These spectra provide a complete qualitative and quantitative information of the X-ray beam. The general objective of this work is to estimate mean glandular dose distributions in different depths of breast tissue-equivalent materials (bTEM) considering the X-ray spectra measured in clinical mammography devices. Radiographic techniques commonly applied for breast cancer screening were used. The behavior of the mean glandular dose normalized to the incident air kerma (DgNp), with parameters related to the breast (glandularity and compressed thickness) and to the mammographic spectra (HVL, tube voltage, target/filter combination), was evaluated. First, an experimental methodology was developed to measure X-ray spectra in clinical mammography devices. Then, the following methods for calculating the DgNp using these spectra were considered: Method I, which calculates the DgNp using the incident spectra; Method II, which uses incident and transmitted spectra by the bTEMs, and Method III, which uses incident and transmitted spectra to estimate the dose distributions in depth of the breast equivalent materials. Finally, thermoluminescent dosimeters (TLDs) were used as a comparative method to evaluate DgNp distributions. The methodology developed for measuring spectra proved to be efficient for the proper positioning and alignment of the detector and, consequently, for the measurement of direct X-ray spectra. The experimental incident spectra showed good agreement with spectra simulated in similar conditions. The results showed well-defined trends (either linear or exponential) of the distributions of these coefficients (DgNp) regarding the analyzed parameters. The DgNp values presented an exponential decay with the bTEM thickness and linear decrease with the glandularity. In addition, these coefficients increase linearly with the increase of the HVL and, consequently, with the increase of the effective energy. From the distributions of DgNp (obtained by Method III) it was possible to estimate the DgNp in the whole breast with a maximum difference of 5.2% from the values obtained using the Method II. The variation of the DgNp with the depth, obtained with TLDs, showed to be consistent with the results observed using the Method III. In conclusion, it is possible to evaluate the glandular dose in mammography examinations using X-ray spectra and the suggested methodology, with some adaptations, can be applied as an alternative procedure for dosimetry in mammography.

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.

Neste trabalho foi estabelecido um sistema padrão primário para raios X de energias baixas (10 kV a 50 kV), utilizando uma câmara de ionização de ar livre de cilindros concêntricos da marca Victoreen (modelo 481-5) no Laboratório de Calibração de Instrumentos (LCI) do Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN/CNEN-SP). Para isso foi desenvolvido um novo protocolo de alinhamento da câmara de ionização no sistema de radiação e foi feita uma modificação no suporte dos micrômetros utilizados para o movimento dos cilindros internos. Os resultados obtidos nos testes de estabilidade e de caracterização ficaram dentro dos limites estabelecidos pelas normas IEC 61674 e IEC 60731. Foram determinados também os fatores de correção para atenuação de fótons no ar, transmissão e espalhamento no diafragma, espalhamento e fluorescência, e recombinação iônica. Esses valores foram comparados com os valores obtidos pelo laboratório padrão primário alemão,Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB), mostrando boa concordância. Por último, foi determinado o valor absoluto da grandeza taxa de kerma no ar para as qualidades padronizadas de mamografia de feixes diretos WMV28 e WMV35 e feixes atenuados WMH28 e WMH35; os resultados são compatíveis, com diferença máxima de 3,8% com os valores obtidos utilizando o sistema padrão secundário do LCI. / In this work a primary standard system was established for low energy X-rays (10 kV to 50 kV), using a free air ionization chamber with concentric cylinders, Victoreen (Model 481-5), at the Calibration Laboratory of Instruments (LCI) of the Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN/CNEN-SP). For this, a new ionization chamber alignment protocol was developed for the radiation system and a modification on the micrometer housing used for the movement of the internal cylinders was made. The results obtained for the stability and characterization tests showed to be within the limits established by the standards IEC 61674 and IEC 60731. The correction factors for photon attenuation in the air, transmission and scattering in the diaphragm, scattering and fluorescence and ion recombination were also determined. These values were compared with those obtained by the German primary standard laboratory, Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB), showing good agreement. Finally, the absolute values of the quantity air kerma rate for the standard qualities direct beams MWV28 and WMV35 and the attenuated beams WMH28 and WMH35 were determined; the results are in agreement, with a maximum difference of 3,8% with the values obtained using the secondary standard system of LCI.

Introdução: Polimorfismo é variação genética de ocorrência habitual na população em geral, encontrado em frequência superior a 1%. Há vários polimorfismos conhecidos no gene do receptor estrogênico alfa, alguns dos quais podem modificar a função do receptor e a ação dos estrogênios. Associação de polimorfismos no gene do receptor estrogênico alfa e risco de doenças, incluindo o câncer de mama, tem sido objeto de grande interesse, porém existem poucos estudos publicados sobre a prevalência destes na população brasileira. Objetivos: Verificar em mulheres com mamas densas após a menopausa; 1) A distribuição dos fatores de risco para câncer de mama; 2) A frequência dos polimorfismos do gene do receptor estrogênico alfa Pvull, Xbal e (GT)n; 3) A associação entre os resultados moleculares e os fatores de risco para o câncer de mama. Casuística e métodos: Estudo observacional realizado na divisão de Clínica Ginecológica do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, em 308 mulheres com idade entre 45 e 65 anos, mamas densas, que estavam há pelo menos um ano sem menstruar, que não faziam uso de terapia hormonal há 1 ano ou mais e sem antecedente pessoal de câncer de mama e ovário. Caracterizaram-se na história clínica e no exame físico, idade da menarca e da menopausa, paridade, idade ao nascimento do primeiro filho, antecedentes familiares de câncer de mama, hábito de fumar, ingestão de bebida alcoólica e o Índice de Massa Corpórea. Foi coletada amostra de sangue periférico para extração do DNA genômico e determinação dos polimorfismos presentes no intron 1 (Pvull e Xbal) e na região promotora do éxon 1 (GT)n e dosagens de glicemia, colesterol total e frações, insulina, IGF1, TSH, T3, T4, FSH, LH e estradiol. Resultados: Os fatores considerados de risco para o câncer de mama, menarca antes dos 12 anos (35,38%), nuliparidade ou idade ao ter o 1º filho após os 28 anos (41,66%), história familiar de câncer de mama (19,16%) e sobrepeso/obesidade (62,01%) foram mais prevalentes nessa população. A cor branca foi a mais frequente, coincidindo com os resultados de outros estudos, e a menopausa tardia não se mostrou um fator de influência nessa população. As frequências alélica e genotípica para os SNPs no RE?-397-Pvull e Xbal foram: P=43,99%; p=56,01%; pp=32,14%, Pp=47,73% e PP=20,13%; X=41,56%, x=58,44%; xx=33,44%, Xx=50,00% e XX=16,56%, respectivamente. Para o polimorfismo de repetição STRs (GT)n, os genótipos mais frequentes foram 14, 15 e 16, com predomínio da repetição 16. As distribuições alélica e genotípica dos polimorfismos (Pvull, Xbal e GTn), não sofreram influências significativas dos fatores de risco pesquisados. Conclusão: Os fatores de risco para o câncer de mama foram mais prevalentes nessa população de mulheres com mamas densas, embora, não tenham mostrado associações significativas com os polimorfismos estudados. Estudos caso controle adicionais são necessários para melhor compreender a associação destes polimorfismos e o câncer de mama. / Introduction: Polymorphism is genetic variation of usual occurrence in the general population, found with frequency higher than 1%. There are several known polymorphisms in the estrogen receptor alpha (ER?), some of which can modify the receptor function and the action of the estrogen. Association of polymorphisms in the estrogen receptor alpha gene and risk of diseases, including breast cancer, has been a subject of great interest, but there are few published studies on the prevalence of these in the Brazilian population. Objective: Checking on women with high breast density after menopause; 1) the distribution of risk factors for breast cancer; 2) the frequency of polymorphism of the estrogen receptor alpha gene Pvull, Xbal and (GT)n; 3) the association between the molecular results and the risk factors for breast cancer. Methods: Observational study carried out in the Gynecology Department of the Hospital das Clínicas of Medical School of São Paulo University, in 308 women aged between 45 and 65 years-old, high breast density, who were at least one year without menstruating and did not use hormone therapy for 1 year or more and no personal history of breast and ovarian cancer. It was characterized on clinical history and physical examination: age of menarche and menopause, parity, age at birth of first child, family history of breast cancer, smoking, alcohol intake and body mass index. Peripheral blood sample was collected for DNA extraction and determination of genomic polymorphisms present in the intron 1 (Pvull and Xbal), in the promoter region of exon 1 (GT)n, dosages of blood glucose, total cholesterol and fractions, insulin, IGF1, TSH, T3, T4, FSH, LH, and estradiol. Results: The factors considered of risk for breast cancer, menarche before age 12 (35.38%), nulliparity or first child after the 28 years-old (41.66%), family history of breast cancer (19.16%) and Overweight/obesity (62.01%) were more prevalent in this population. The Caucasian were the most frequent, coinciding with the results of other studies, and late menopause was not a factor of influence in this population. The allele and genotypic frequencies for SNPs in ER?-397-Pvull and Xbal were: P = 43.99%; p = 56.01%; pp = 32.14%, Pp = 47.73% and PP = 20.13%; X = 41.56%, x = 58.44%; xx = 33.44%, Xx = 50.00% and XX = 16.56%, respectively. For the STRs repeat polymorphism (GT)n, the most common genotypes were 14, 15 and 16, with a predominance of repeat 16. The allele and genotypic distributions of polymorphisms (Pvull, Xbal and GTn), did not suffer significant influences of the risk factors surveyed. Conclusion: The risk factors for breast cancer were more prevalent in this population of women with high breasts density, although have not shown significant associations with polymorphisms studied. Additional studies case-control are needed to better understand the Association of these polymorphisms and breast cancer.

Bröst består av mjölkkörtlar, subkutant fett och bindväv. Det finns också kärl och lymfa i brösten. Både män och kvinnor har bröst. Olika sjukdomar kan drabba brösten av benigna och maligna slag. Den mest använda undersökningsmetoden för att upptäcka bröstcancer är mammografi. Vid ytterligare undersökning av brösten kan digital bröst-tomosyntes (DBT) förekomma. DBT är en sorts begränsad vinkel-tomografi som producerar bilder på brösten i sektioner. Åsikter om DBT är motstridiga, en del studier säger att tomosyntes är bättre än mammografi gällande sensitivitet och andra säger att det är sämre eller ekvivalent. För att få kunskap om tomosyntes, mammografi och vad som skiljer i sensitivitet krävs det en sammanfattning av olika studier. Syftet med studien är att jämföra sensitivitet vid bröstundersökningar inom mammografi och tomosyntes. Via en systematisk litteraturstudie sammanfattas ett resultat utifrån kvantitativa artiklar som kvalitetsgranskas och analyseras. Arbetet har genomgått en etisk egengranskning. Resultatet skapades via hypotesprövning och SPSS och de påvisar att det finns en signifikant skillnad i sensitivitet mellan DBT och mammografi vilket innebär att DBT har högre sensitivitet sett till medelvärde och median.

Dada a dificuldade de avaliação das imagens mamográficas no rastreamento do câncer de mama e a necessidade de precisão diagnóstica, tornou-se estimulante a luta pelo desenvolvimento de ferramentas computacionais que auxiliam esse processo, denominadas de esquemas de Computer-aided detection/diagnosis (CADe/CADx). Apresenta-se como um desafio para a comunidade científica a padronização dos critérios de avaliação destes esquemas a partir de bancos de imagens amplos e diversificados que representem casos tanto de benignidade quanto os de malignidade. Considerando este aspecto, o presente trabalho consiste no desenvolvimento de um objeto simulador (phantom) de mama capaz de gerar diversos padrões de imagens obtidos pela variação aleatória de tamanho, forma, contraste e distribuição de lesões. Para garantir imagens mais realistas, o phantom foi confeccionado em camadas compostas por filme de PVC submerso em parafina gel em uma distribuição não uniforme. Essa distribuição permite simular regiões heterogeneamente densas, de acordo com a concentração do material. A estimativa da densidade percentual da mama simulada foi obtida com a ajuda do software LIBRA®, para gerar imagens nas quatro categorias de classificação de densidades BI-RADS®. Os nódulos foram simulados usando dois modelos tridimensionais impressos em 3D, um para lesões circunscritas e outro para espiculadas. Para as microcalcificações, foi utilizada a hidroxiapatita granulada distribuída em quatro clusters que representam casos comumente encontrados em mamas reais. Alternativamente, uma ferramenta computacional foi desenvolvida para a inserção das lesões nas imagens, de acordo com a localização e intensidade escolhidas. As características do phantom foram estudadas comparando os coeficientes de atenuação dos materiais utilizados e dos tecidos mamários. Também textura e ruído das imagens do phantom foram comparados em relação aos das imagens clínicas. A partir da base de imagens formada, um protótipo de esquema CADx foi avaliado. Os resultados foram analisados estatisticamente a partir de curvas ROC e comparados com os obtidos nos testes realizados com imagens clínicas. Concluiu-se que o phantom desenvolvido neste trabalho permitiu gerar um padrão de imagem próximo ao obtido em mamografias reais e apropriado ao suprimento da base de imagens para validação dos sistemas CADx. / The need for diagnostic accuracy in breast cancer screening has motivated the use of computational schemes known as computer-aided detection/diagnosis (CAD/CADx). However, standardization of the evaluation criteria regarding these schemes is still a challenge, since they depend on the access to large and diversified image databases representing both benign and malignant cases. With this feature in view, this work aimed at the development of a structured breast phantom able to generate many images patterns achieved not only by the variation of size, shape, contrast but also by mainly the distribution of simulated lesions. To guarantee the realism of the images, the phantom was made in layers composed by PVC film submerged in paraffin gel with a non-uniform distribution. Such distribution allowed simulating more or less dense regions, according to the material concentration. The percent density estimative of the simulated breast was determined with the LIBRA® software, resulting in the four categories of BIRADS® density classification. Nodules were simulated using two 3D printed models, one for circumscribed and another for spiculated lesions. For simulating microcalcifications, granulated hydroxyapatite was used distributed in four clusters. Alternatively, a computational tool was developed for the insertion of lesions into the images, according to the location and intensity chosen. Phantom characteristics were studied comparing attenuation coefficients of the materials used and breast tissues. The texture and noise of the phantom images were also compared in relation to the clinical ones. From the image database created, a CADx system was evaluated considering its modules of nodule classification and detection of microcalcifications. The results were analyzed statistically from ROC curves and compared with those usually obtained in clinical imaging tests. We concluded that the phantom developed in this work allowed to generate an image pattern similar to that obtained in real mammograms and suitable for supplying an image database to be used as a ground truth for CAD and CADx schemes validation/evaluation.

Este trabalho apresenta um método computacional que classifica as mamografias no padrão de densidade BI-RADS, visando auxiliar a detecção precoce do câncer de mama, seja essa realizada por análise visual ou por auxílio computadorizado. A classificação das mamografias em bancos padronizados objetiva eliminar conflitos entre laudos mamográficos de diferentes profissionais, bem como quanto à conduta médica a ser seguida. Entretanto, o estabelecimento de bancos feito visualmente e principalmente em períodos diferentes dificulta sua uniformização, proporcionando uma classificação muito subjetiva e relativamente grosseira em conseqüência a grande variação entre e inter observadores. O método desenvolvido permitiu classificar as imagens independentemente da subjetividade própria à observação visual de quem organizou o banco ou da técnica de exposição aos raios X utilizada. Os resultados foram superiores a 92% mesmo para bancos de imagens totalmente diferentes. Esses resultados foram obtidos respeitando-se as possíveis diferenças de interpretações de diversas equipes médicas. Além do estabelecimento de banco de mamografias com limiares entre as composições bem quantificadas, com esta ferramenta, tanto os estagiários poderão ser treinados para classificar as imagens no padrão de densidades do BI-RADS, respeitando as particularidades locais, quanto os resultados dos CAD poderão ser comparados. / This thesis presents a computational method that classifies the mammography into the composition of the breast tissue density patterns described in the BI-RADS protocol, intended to help in the early detection of breast cancer, either if this detection happens to be realized by visual analysis or by computerized support. The classification of the mammography in standardized database intends to eliminate issues between mammography awards of distinct professionals and the correct medical conduct to be followed. However, the determination of database only visually, especially in different periods, difficult it\'s to standardize, causing an extremely subjective classification and relatively superficial in consequence of the large inter-and intraobserver variability. The method allows classifying the images independently of the subjective quality of the visual analysis from who organized the database or from the technique of the exposition to X-ray employed. The results were superior of 92% even to database totally distinct. These results were obtained respecting eventual differences of interpretation from several medical groups. Beside the establishment of mammography database with thresholding between the well quantified categories, this methodology will consent to probationers to be trained for classify the images according to the composition of the breast tissue density patterns described in the BI-RADS, respecting its local particularity. Likewise, with this methodology, the results from CAD would be compared.

O objetivo principal deste projeto foi desenvolver um modelo para a detecção de clusters de microcalcificações para o processamento de imagens mamográficas inteiras. O modelo foi subdividido em três etapas sendo na primeira realizado um pré-processamento para a melhoria da qualidade das imagens mamográficas no que se refere à remoção de ruídos e alargamento de contraste. Na segunda etapa do processamento, um conjunto de algoritmos foi aplicado visando-se a detecção propriamente dita de regiões de interesse nas imagens as quais possivelmente representariam os agrupamentos de microcalcificações. A terceira etapa destinou-se à classificação das regiões pré-selecionadas na etapa anterior para a determinação final dos achados verdadeiro-positivos (VP), buscando-se, assim, a diminuição da taxa de achados falso-positivos (FP). Em cada etapa do desenvolvimento do modelo, testes computacionais foram realizados a fim de auxiliarem na análise de resultados preliminares. Por fim, vários testes computacionais foram realizados em três conjuntos de imagens com composições distintas sendo o primeiro formado por regiões de interesse (RI) de phantoms, o segundo por RI de mamografias e o terceiro por imagens mamográficas inteiras. Propõe-se a integração das técnicas propostas ao sistema CAD em desenvolvimento pelo grupo de pesquisa do LAPIMO (Laboratório de Análise e Processamento de Imagens Médicas e Oftalmológicas) da Escola de Engenharia de São Carlos do presente instituto. / The main purpose of this project was to develop a new model for the detection of microcalcifications clusters for image processing in full mammograms. The model was subdivided in three stages being in the first accomplished a pre-processing for the improvement of the quality of the mammographic images through the removal of noise and contrast enlargement. In the second stage of the processing, a group of algorithms was applied being sought the detection properly said of regions of interest (ROI\'s) in the images which possibly would represent the microcalcifications clusters. The third stage was destined to the classification of the pre-selected areas in the previous stage for the final determination of the true-positive findies (TP), being looked for, like this, the decrease of the rate of false-positive (FP) ones. In each stage of the development of the model, computational tests was accomplished in order to analyze the preliminary results. Finally, several computational tests was accomplished in three groups of images with different compositions being the first formed by ROI\'s of phantoms, the second by ROI\'s of mammograms and the third for full mammograms. Is proposed too the integration of the techniques proposed to the CAD scheme in development for the group of research of LAPIMO (Laboratory of Analysis and Processing of Medical and Ophthalmology Images) of the University of São Paulo, São Carlos of the present institute.

O câncer de mama é um dos maiores problemas de saúde para a população feminina, devendo ser encarado como um importante problema de saúde pública. A ultrassonografia é considerada o método mais efetivo na complementação de diagnóstico de doenças mamárias, porém a forma de aquisição desse método diagnóstico degrada a imagem sob diversas formas, destacando-se o ruído speckle, o qual deixa a imagem com aspecto granulado, dificultando assim a separabilidade entre os objetos da cena. Este trabalho apresenta uma técnica automática para segmentação de nódulos mamários em imagens de ultrassom. O algoritmo permite a extração das bordas nodulares, permitindo assim a obtenção de parâmetros clínicos utilizados no diagnóstico mamário. Todo o processo se baseia em três etapas: minimização do ruído speckle, aumento de contraste da imagem e por fim, a segmentação. A técnica utilizada para minimização do ruído speckle baseia-se na Wavelet da família Symlet; técnicas para aumento de contraste na imagem são aplicadas para a segmentação. A partir daí, é aplicado o algoritmo de segmentação Asterisco, originalmente proposto para a detecção de microcalcificações em mamografias por raios X, e que mostrou também eficiência para os objetivos deste trabalho. A técnica Asterisco em conjunto com as de pré-processamento (minimização de ruído e aumento de contraste) produziu taxa de sensibilidade na detecção de nódulos da ordem de 90%. Em relação à qualidade da segmentação, a técnica apresentada neste trabalho também se mostrou satisfatória, superior às técnicas testadas, de acordo com a análise feita pelo cálculo de coeficientes de correlação de Pearson. É possível concluir que o sistema desenvolvido neste trabalho pode constituir-se numa ferramenta eficaz de segmentação de nódulos mamários em imagens de ultrassom, auxiliando o conjunto de informações disponíveis para um classificador automático em esquemas CAD em mamografia. / Breast cancer is one of the main health problems of the female population and should be faced as an important public health care issue. The ultrasound scanning is considered the most effective in complementary method of breast diagnosis. Nevertheless, the acquisition format of this sort degrades the images in various ways, being the speckle noise of noticeably influence once it leaves the image with grainy aspect. Therefore, the separability between objects of the scene is hindered. This work presents an automatic technique of ultrasound image segmentation of breast lumps. The algorithm allows the extraction of the nodular edges permitting the clinical parameters to be obtained for the breast diagnosis. All the process is based on three steps: speckle noise minimization, image contrast intensification and finally the segmentation. The technique used on the speckle noise minimization is based on the Wavelet transform of the Symlet family; image contrast intensifications are applied for the segmentation. Thereafter the algorithm of segmentation Asterisco is applied, which is originally proposed to detect micro calcifications in X-ray mammography, and has also shown efficiency regarding the goals of the present work. The Asterisco technique along with the pre processing techniques (noise minimizing and contrast intensification) produced sensitivity rate in nodule detection by 90%. With regard to the segmentation quality, the presented technique has also proved to be satisfactory as it has superior quality to the ones tested according to the analysis made by the Pearson\'s correlation coefficients calculation. Thus, it is possible to conclude that the system, which has been developed in this work, can constitute an efficient breast lumps segmentation tool so as to aid the set of available information to an automatic classifier in mammography CAD schemes.