Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Leonardo Martins.pdf: 1400853 bytes, checksum: 3b6aa06e1c4b580a53150460124fdeaa (MD5) Previous issue date: 2007-12-07 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Breast cancer is a serious public health problem in several countries of the world. Computer-Aided Detection/Diagnosis systems (CAD/CADx) have been used with relative success in aid to health care professionals. The goal of such systems is not to replace the professional, but join forces in order to early detect the different types of cancer. The main contribution of this work is to present a methodology for detecting masses in digitized mammograms using the algorithm Growing Neural Gas for the segmentation of the image and Ripley’s K function to describe the texture of segmented objects. The classification of these objects is accomplished through a Support Vector Machine (SVM), which separates them into two groups: masses and non-masses. The methodology obtained 89,30% of accuracy and a rate of 0,93 false-positive per image. / O câncer de mama apresenta-se como um grave problema de saúde pública em vários países do mundo. Sistemas de Detecção e Diagnóstico baseados em computador (CAD/CADx) vêm sendo usados com relativo sucesso no auxílio aos profissionais de saúde. O objetivo de tais sistemas não é substituir o profissional, mas unir forças com o objetivo de detectar precocemente os diferentes tipos de câncer. A principal contribuição deste trabalho é apresentar uma metodologia para detecção de massas em imagens mamográficas digitais, utilizando para tanto o algoritmo Growing Neural Gas para a segmentação da imagem e a função K de Ripley para descrever a textura dos objetos segmentados. A classificação desses objetos é feita através de uma Máquina de Vetor de Suporte (Support Vector Machine - SVM), a qual separa os mesmos em dois grupos: massa e não-massa. A metodologia obteve 89,30% de acerto e uma taxa de 0,93 falso-positivos por imagem.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Breast cancer is the type of cancer that affects more women worldwide. Its early detection is key to achieve its treatment and, consequently, reduce its mortality rate. Mammography is considered the most suitable technique for this detection, which is based on the visualization of small structures and patterns that may represent cancerous lesions. But for visualization of these structures, the quality control of mammographic images and the training of residents and radiologists is required. With this in mind, this study aimed the development and confection of three breast simulators (phantoms) that serve these purposes. The materials used in this construction were analyzed and their attenuation coefficients were compared to simulated breast tissues. The phantoms were prepared in polymethylmethacrylate molds and plates, known as acrylic, and the test structures used were microcalcifications, simulated by limestone, and fibers, simulated by nylon. The phantoms I-a and I-b are intended to perform quality control and has its test structures placed in a mixture of paraffin gel and acrylic powder and dental wax, respectively. The phantom II is intended to conduct the training of residents and radiologists and has its test structures placed in dental wax. The detectability of the test structures was variable with the thickness of phantoms. After analysis and comparison of results between the phantoms made and the marketable phantom recommended by the national standard, made phantoms were validated. / O câncer de mama é o tipo de câncer que mais atinge mulheres em todo o mundo. Sua detecção precoce é fundamental para realização do seu tratamento e, consequentemente, a redução da sua taxa de mortalidade. A mamografia é considerada a técnica mais adequada para esta detecção, que se baseia na visualização de pequenas estruturas e padrões que podem representar lesões cancerígenas. Porém, para visualização destas estruturas, o controle da qualidade das imagens mamográficas e o treinamento de residentes e radiologistas é necessário. Tendo isto em vista, este trabalho teve como objetivo o desenvolvimento e a confecção de três simuladores de mama (phantoms) que servem a estes propósitos. Os materiais utilizados nesta construção foram analisados e seus coeficientes de atenuação foram comparados aos tecidos mamários que simulam. Os phantoms foram confeccionados em moldes e placas de polimetilmetacrilato, conhecido como acrílico, e as estruturas de teste utilizadas foram as microcalcificações, simuladas por calcário, e as fibras, simuladas por nylon. Os phantoms I-a e I-b têm o propósito de realizar o controle de qualidade e possuem suas estruturas de teste inseridas em uma mistura de parafina em gel e acrílico em pó e cera, respectivamente. O phantom II tem o propósito de realizar o treinamento de residentes e radiologistas e possui suas estruturas de teste inseridas em cera de uso odontológico. A detectabilidade das estruturas de teste se mostrou variável com as espessuras dos phantoms. Após análise e comparação dos resultados entre os phantoms confeccionados e o phantom comercial recomendado pela norma nacional, os phantoms confeccionados foram validados.

[pt] Com o avanço recente do uso de aprendizagem profunda supervisionada (supervised deep learning) em aplicações no ramo da visão computacional, a indústria e a comunidade acadêmica vêm evidenciando que uma das principais dificuldades para o sucesso destas aplicações é a falta de datasets com a suficiente quantidade de dados anotados. Nesse sentido aponta-se a necessidade de alavancar grandes quantidades de dados rotulados para que estes modelos inteligentes possam solucionar problemas pertinentes ao seu contexto para atingir os resultados desejados. O uso de técnicas para gerar dados anotados de maneira mais eficiente está sendo cada vez mais explorado, juntamente com técnicas para o apoio à geração dos datasets que servem de insumos para o treinamento dos modelos de inteligência artificial. Este trabalho tem como propósito propor estratégias para otimizar processos de anotação e geração de datasets de segmentação semântica. Dentre as abordagens utilizadas neste trabalho destacamos o Interactive Segmentation e Active Learning. A primeira, tenta melhorar o processo de anotação de dados, tornando-o mais eficiente e eficaz do ponto de vista do anotador ou especialista responsável pela rotulagem dos dados com uso de um modelo de segmentação semântica que tenta imitar as anotações feitas pelo anotador. A segunda, consiste em uma abordagem que permite consolidar um modelo deep learning utilizando um critério inteligente, visando a seleção de dados não anotados mais informativos para o treinamento do modelo a partir de uma função de aquisição que se baseia na estimação de incerteza da rede para realizar a filtragem desses dados. Para aplicar e validar os resultados de ambas as técnicas, o trabalho os incorpora em um caso de uso relacionado em imagens de mamografia para segmentação de estruturas anatômicas. / [en] With the recent advancement of the use of supervised deep learning in applications in the field of computer vision, the industry and the academic community have been showing that one of the main difficulties for the success of these applications is the lack of datasets with a sufficient amount of annotated data. In this sense, there is a need to leverage large amounts of labeled data so that these intelligent models can solve problems relevant to their context to achieve the desired results. The use of techniques to generate annotated data more efficiently is being increasingly explored, together with techniques to support the generation of datasets that serve as inputs for the training of artificial intelligence models. This work aims to propose strategies to optimize annotation processes and generation of semantic segmentation datasets. Among the approaches used in this work, we highlight Interactive Segmentation and Active Learning. The first one tries to improve the data annotation process, making it more efficient and effective from the point of view of the annotator or specialist responsible for labeling the data using a semantic segmentation model that tries to imitate the annotations made by the annotator. The second consists of an approach that allows consolidating a deep learning model using an intelligent criterion, aiming at the selection of more informative unannotated data for training the model from an acquisition function that is based on the uncertainty estimation of the network to filter these data. To apply and validate the results of both techniques, the work incorporates them in a use case in mammography images for segmentation of anatomical structures.

In x-ray imaging, the x-ray radiation must be the minimum necessary to achieve the required diagnostic objective, to ensure the patients safety. However, low-dose acquisitions yield images with low quality, which affect the radiologists image interpretation. Therefore, there is a compromise between image quality and radiation dose. This work proposes an image restoration framework capable of restoring low-dose acquisitions to achieve the quality of full-dose acquisitions. The contribution of the new method includes the capability of restoring images with quantum and electronic noise, pixel offset and variable detector gain. To validate the image processing chain, a simulation algorithm was proposed. The simulation generates low-dose DBT projections, starting from fulldose images. To investigate the feasibility of reducing the radiation dose in breast cancer screening programs, a simulated pre-clinical trial was conducted using the simulation and the image processing pipeline proposed in this work. Digital breast tomosynthesis (DBT) images from 72 patients were selected, and 5 human observers were invited for the experiment. The results suggested that a reduction of up to 30% in radiation dose could not be perceived by the human reader after the proposed image processing pipeline was applied. Thus, the image processing algorithm has the potential to decrease radiation levels in DBT, also decreasing the cancer induction risks associated with the exam. / Em programas de rastreamento de câncer de mama, a dose de radiação deve ser mantida o mínimo necessário para se alcançar o diagnóstico, para garantir a segurança dos pacientes. Entretanto, imagens adquiridas com dose de radiação reduzida possuem qualidade inferior. Assim, existe um equilíbrio entre a dose de radiação e a qualidade da imagem. Este trabalho propõe um algoritmo de restauração de imagens capaz de recuperar a qualidade das imagens de tomossíntese digital mamária, adquiridas com doses reduzidas de radiação, para alcançar a qualidade de imagens adquiridas com a dose de referência. As contribuições do trabalho incluem a melhoria do modelo de ruído, e a inclusão das características do detector, como o ganho variável do ruído quântico. Para a validação a cadeia de processamento, um método de simulação de redução de dose de radiação foi proposto. Para investigar a possibilidade de redução de dose de radiação utilizada na tomossíntese, um estudo pré-clínico foi conduzido utilizando o método de simulação proposto e a cadeia de processamento. Imagens clínicas de tomossíntese mamária de 72 pacientes foram selecionadas e cinco observadores foram convidados para participar do estudo. Os resultados sugeriram que, após a utilização do processamento proposto, uma redução de 30% de dose de radiação pôde ser alcançada sem que os observadores percebessem diferença nos níveis de ruído e borramento. Assim, o algoritmo de processamento tem o potencial de reduzir os níveis de radiação na tomossíntese mamária, reduzindo também os riscos de indução do câncer de mama.

Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um conjunto de procedimentos de avaliação da qualidade de equipamentos mamográficos a partir do processamento de imagens digitais obtidas com a exposição radiográfica de objetos de testes (phantoms) padronizados. O sistema desenvolvido permite a avaliação de diversos parâmetros físicos de qualidade da imagem radiográfica com simplicidade e rapidez, sem abrir mão da precisão, com o mínimo tempo e uso dos equipamentos. Os principais parâmetros avaliados relacionados à qualidade de um sistema de imagem são: a resolução espacial - pela medida da função de transferência de modulação (MTF) - o contraste - medido pela curva sensitométrica e o ruído - pela medida da densidade espectral de ruído (NPS). Dessa forma, o sistema desenvolvido atende às recomendações do ICRU (International Commission on Radiation Units and Measurements), que trata das diretrizes para controle de qualidade de imagens radiográficas em todo o mundo. A partir da medida desses três parâmetros de qualidade é possível também aferir a eficiência de detecção quântica (DQE) do sistema de imagem mamográfica, que permite uma avaliação completa da qualidade da imagem em função da dose recebida pelo paciente. Os resultados obtidos comprovam a possibilidade da aplicação prática do sistema desenvolvido, o qual proporciona uma avaliação completa da qualidade da imagem formada pelo equipamento. Todos os resultados apresentaram baixa estimativa de erro, fundamentados pela análise da incerteza nos processos de medida. Além disso, a avaliação por meio do DQE permitiu realizar uma comparação entre os sistemas mamográficos envolvidos nessa pesquisa. Assim, com base nesses resultados é possível afirmar que o sistema computacional desenvolvido pode desempenhar um papel fundamental na avaliação da qualidade em sistemas de imagens mamográficas. / The aim of this work is to develop a set of procedures for quality assurance of mammographic equipment by the digital image processing of radiographic images of standard test objects (phantoms) acquired by the radiographic equipment. It allows the evaluation of several physical parameters of the radiographic image quality by a simple and quick procedure, with good accuracy, using the equipment the shortest time as possible. The main evaluated parameters related to the quality of an imaging system are: spatial resolution - by measuring the modulation transfer function (MTF) - image contrast - by the measurement of the H&D curve and noise - evaluated by the noise power spectrum (NPS). Thus, it attends the recommendations of the ICRU (International Commission on Radiation Units and Measurements), which deals as the guidelines for quality assurance of radiographic images all over the world. Through these quality parameters is possible to measure the detective quantum efficiency (DQE) of any mammographic system, which allows a full evaluation of the image quality related to the dose absorbed by the patient. The results confirm the possibility of the practical application of the developed system, which provides a full evaluation of the image quality, acquired by the mammographic equipment. All results showed low error estimation, substantiated by the analysis of the uncertainty in measurements procedures. Moreover, the evaluation through the DQE allowed to perform a comparison of mammography systems involved in this research. Thus, based on these results, it is possible to confirm that its system can perform a fundamental part of the quality assurance in mammographic images system.

Made available in DSpace on 2014-07-29T15:25:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese Rosangela da S Correa.pdf: 1513256 bytes, checksum: a25a4559d449be027efcb11728fce7c2 (MD5) Previous issue date: 2012-04-10 / Among the available methods for the diagnosis and early detection of breast cancer, the most indicated for mass screening is the mammography. To guarantee its effectiveness, this exam needs to be performed using high quality standards and the lowest radiation dose possible. Therefore, the present research aimed to assess the infrastructure and performance of the equipments available at the mammography services in the state of Goiás, regarding coverage, quality, and radiological protection (dose) of patients, in order to provide early detection of breast cancer by an opportunistic screening. A prospective study was carried out, from 2007 to 2010, to observe the diagnostic imaging services which perform mammography, initially for the Brazilian Unified National Health System (SUS) and, in 2010, the services of the private system were included. Data collection was divided into two phases: the first, to collect information on infrastructure and the second, to apply tests in order to evaluate the performance characteristics of equipment and materials used. We calculated the conformity of the assessed items in terms of quality of image and equipment performance and estimated the average dose in glandular tissue and the risk of radioinduced carcinogenesis, as well as the risk of mortality by radioinduced tumors. The results were presented in four articles. In the first, we showed that mammography coverage in the state of Goiás in 2008 was 66% among women in the 50 69-year age group, considering biennial mammography. In the second article, we concluded that the implementation of the Mammography Quality Control Program was effective to achieve better quality mammography in SUS services. In the beginning of our research, only 2.9% of SUS services were within the desired range of quality and, after two interventions (2008 and 2009), 20% of them reached it. The results of the third article, in which we verified the infrastructure and quality of services performing mammography, both for SUS and private systems, showed no difference in quality of exams between them. However, the evaluation between types of technology used showed difference between radiation doses (p < 0.001) applied during mammography. In the fourth article, we estimated the benefit risk balance of screening mammography carried out in the state of Goiás in 2010. The excess absolute risk of radioinduced cancer and the lifetime risk presented significant difference for types of technology (p < 0.001) and types of health system (p < 0.019) according to the age group of screening. The ratio lives saved/lives lost was 75.5/1 for screening at the 40 70-year age group and 166.5/1 at the 50 70-year age group. The results showed that coverage of the 50 69-year age group in the state of Goiás is near the recommended standards for the beginning of organized screenings. However, when assessed per regional health unit, coverage was non-uniform, presenting high concentration of equipments and exames at the Central Regional. The initial evaluation of equipment performance indicated the need to implant actions for controlling mammography quality and risk. The actions of the Mammography Quality Control Program proved to be effective to enhance the quality of mammography, although the same does not remain true for the radiation dose used in mammography. These doses are lower in conventional mammography equipments than in those coupled to image digitization systems. Regarding radiological protection, screening women who are 50 70 years old, when performed biennially using conventional mammography equipments, presented more benefit. / Entre os métodos disponíveis para diagnóstico e detecção precoce de câncer de mama, o mais indicado para o rastreamento em massa é a mamografia. Para garantir sua efetividade, é preciso que esse exame seja realizado com padrão de qualidade ótimo e a menor dose possível. Nesse contexto, a presente pesquisa teve como proposta avaliar a infraestrutura e o desempenho dos equipamentos instalados nos serviços de mamografia no estado de Goiás, no que se refere à cobertura, qualidade da mamografia e proteção radiológica (dose de exposição) das pacientes, tendo em vista a proposta de detecção precoce do câncer de mama por meio de rastreamento oportunístico. Realizouse um estudo prospectivo, que compreendeu o período de 2007 a 2010, durante o qual foram observados os serviços de diagnóstico por imagem que realizavam mamografia, inicialmente para o Sistema Único de Saúde (SUS) e, em 2010, incluíram-se os serviços do sistema privado. Dividiu-se a coleta de dados em duas etapas: a primeira, para levantamento de informações sobre infraestrutura e a segunda, para aplicação de testes com o objetivo de avaliar os parâmetros de desempenho dos equipamentos e materiais utilizados. Foram calculados: o percentual de conformidade nos itens avaliados referentes a qualidade da imagem e desempenho dos equipamentos, e estimada a dose média no tecido glandular mamário e os riscos de carcinogênese radioinduzida, bem como, o risco de mortalidade por tumores radioinduzidos. Os resultados foram apresentados em quatro artigos científicos. No primeiro, mostrou-se que a cobertura da mamografia no estado de Goiás em 2008 foi de 66% entre as mulheres na faixa etária de 50 a 69 anos, considerando-se a realização de mamografia bienal. No segundo artigo, concluiu-se que a implantação do Programa de Controle de Qualidade em Mamografia foi efetiva para a melhoria da qualidade da mamografia nos serviços do SUS. No início da pesquisa, somente 2,9% dos serviços do SUS estavam na faixa desejável de qualidade e, após duas intervenções (2008 e 2009), 20% deles a atingiram. Os resultados do terceiro artigo, em que se verificou a infraestrutura e a qualidade dos serviços que realizavam mamografia, tanto para o sistema SUS, como para o sistema privado, mostraram não haver diferença na qualidade do exame entre eles. Porém, a avaliação entre os tipos de tecnologia empregados mostrou diferença entre as doses (p < 0,001) de radiação aplicadas durante a mamografia. No quarto artigo, estimou-se a relação benefício risco do rastreamento mamográfico realizado no estado de Goiás em 2010. O risco absoluto de excesso de câncer radioinduzido e o risco ao longo da vida apresentaram diferença significativa para os tipos de tecnologia (p < 0,001) e o tipo de atendimento dos serviços (p < 0,019) segundo a faixa etária de rastreamento. A razão de vidas salvas/vidas perdidas foi de 75,5/1 para o rastreamento na faixa de 40 a 70 anos e de 166,5/1 na faixa de 50 a 70 anos. Os resultados apontaram que a cobertura para a faixa de 50 a 69 anos no estado de Goiás está próxima do recomendado para o início de rastreamento organizado. Entretanto, quando avaliada por regional de saúde, a cobertura mostrou-se desigual e com grande concentração de equipamentos e exames na Regional Central. A avaliação inicial do desempenho dos equipamentos indicou a necessidade de implantação de ações para controle da qualidade da mamografia e do risco. As ações do Programa de Controle de Qualidade em Mamografia mostraram-se efetivas para a melhoria da qualidade da mamografia, embora o mesmo não tenha ocorrido com a dose de radiação empregada na mamografia. As doses nos mamógrafos convencionais são mais baixas do que nos mamógrafos acoplados aos digitalizadores de imagem. Em termos de proteção radiológica, o rastreamento na faixa etária de 50 a 70 anos, quando realizado bienalmente em mamógrafos com tecnologia convencional, apresentou maior benefício.

Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-08-21T14:59:23Z No. of bitstreams: 1 Andre Pereira.pdf: 3105574 bytes, checksum: 06e2fe68d48179a3c62a46e447b82513 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-21T14:59:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Andre Pereira.pdf: 3105574 bytes, checksum: 06e2fe68d48179a3c62a46e447b82513 (MD5) Previous issue date: 2009-02-20 / Breast cancer is one of the major causes of mortality among women throughout the world. Presently, the analysis of breast radiography is the most used method to early detection of this kind of cancer. It enables the identification of anomalies at their initial stage, which is a fundamental factor for success in the treatment. The sensitivity of this kind of exam, although, depends on several factors, such as the size and the location of the abnormalities, density of the breast tissue, quality of the technical resources and radiologist's ability. This work presents a methodology that uses the K-Means clustering algorithm and the Template Matching technique for segmentation of suspicious regions. Next, geometry and texture features are extracted from each of these regions, being the texture described by the Simpson's Diversity Index, a statistic used in Ecology to measure the biodiversity of an ecosystem. Finally, this information is submitted to a Support Vector Machine so that the suspicious regions are classified into masses and non-masses. The methodology was tested with 650 mammographic images from the DDSM database, achieving 83.94% of accuracy, 83.24% of sensibility and 84.14% of specificity in average. / O câncer de mama é uma das maiores causas de mortalidade entre as mulheres no mundo todo. Atualmente, a análise da radiografia da mama é o recurso mais utilizado na detecção precoce desse tipo de câncer, pois possibilita a identificação de anomalias em sua fase inicial, fator fundamental para o sucesso do tratamento. A sensibilidade desse tipo de exame, no entanto, depende de diversos fatores, tais como tamanho e localização das anomalias, densidade do tecido mamário, qualidade dos recursos técnicos e habilidade do radiologista. Este trabalho apresenta uma metodologia para detecção de massas em imagens digitais de mamografias que poderá auxiliar o especialista em sua análise. O método proposto utiliza o algoritmo de agrupamento K-Means e a técnica de Template Matching para segmentar as regiões suspeitas de conterem massas. Em seguida, medidas de geometria e textura são extraídas de cada uma dessas regiões, sendo a textura descrita através do Índice de Diversidade de Simpson, uma estatística usada na Ecologia para mensurar a biodiversidade de um ecossistema. Finalmente, essas informações são submetidas a uma Máquina de Vetores de Suporte para que as regiões suspeitas sejam classificadas em massas ou não massas. A metodologia foi testada com 650 imagens mamográficas obtidas da base de dados DDSM, atingindo 83,94% de acurácia, 83,24% de sensibilidade, e 84,14% de especificidade em média.

Made available in DSpace on 2016-04-29T14:16:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Nathalie Jacinta Rodrigues de Oliveira Py.pdf: 1071074 bytes, checksum: 13862fca79bbb6cfa67df01abeb5b819 (MD5) Previous issue date: 2015-12-02 / Goals: The goal of the study is an analyze of the implantation of health care public polities for mammography access in the Oiapoque river frontier between France and Brazil where there is several social inequalities in health care. Justifications: The interest to this subject has two influences: The work realized at the coordination of the Regional Cancer Network of French Guiana in collaboration with health care professionals, a social worker and a psychologist in the support to patients and their dose relatives. The knowledge of the frontier zone with the richness of the population and the challenges they take up in the everyday life by living far away from the main cities. Hypotheses: Two questions will be analyzed to answer the main problematic: Are the social determinants on health care for the frontier population regarded for the implantation of polities for breast cancer detection access? Which are the strategies of the public powers, institutional actors and the professionals to facilitate the access to mammography for the frontier population? Teorico-metodological aspects: The analyze of the social inequalities on health care influence will be based on the economist Amartya Sen theory on the link between social inequalities and individual freedom. A documental research and interviews of professionals working on the frontier had been realized to understand the specific context of the region, the brazilian and french health care system, the organization of the breast cancer detection for the frontier population. Results: We can conclude that the territorial inequalities has most impact on the access of mammographyfor the women living on frontier. The inequalities needs a coordination of the public action to realized the structural modifications, and also local actions promoting more interaction between professionals and population / Objetivos: Este trabalho tem como objetivo analisar a implementação das políticas publicas de saúde para o acesso à mamografia na região da fronteira fluvial do rio Oiapoque entre a França e o Brasil que apresenta varias situações de desigualdades sociais de saúde. Justificativa: O interesse por essa problemática teve duas influências: O trabalho realizado na coordenação da Rede regional do câncer da Guiana Francesa, em colaboração com os profissionais de saúde, uma assistente social e uma psicóloga no atendimento aos pacientes e familiares. O conhecimento de uma região de fronteira rica pela diversidade de sua população e dos desafios que enfrentam no seu quotidiano pelo distanciamento com as cidades principais. Duas questões foram contempladas para responder à problemática principal: Os determinantes sociais de saúde da população da região fronteiriça estão sendo contemplados na implementação das políticas de acesso à detecção do câncer de mama? Quais são as estratégias propostas pelos poderes públicos, os atores institucionais, os profissionais para facilitar o acesso à mamografia para a população da fronteira? Aspectos teórico-metodológicos: A análise da influência das desigualdades sociais de saúde no acesso a mamografia foi realizada com base na teoria do economista Amartya Sen sobre a relação entre as desigualdades sociais e a liberdade dos indivíduos. Uma pesquisa documental e entrevistas com profissionais da fronteira foram realizadas para entender o contexto específico da região, os sistemas de saúde brasileiros e francês e a organização da detecção do câncer de mama para a população fronteiriça. Resultados obtidos: Pudemos concluir que as desigualdades territoriais são maior impacto na falta de participação ao exame de as que tem detecção do câncer de mama das mulheres de vivem na fronteira. Essas desigualdades requerem uma ação pública coordenada para realizar mudanças estruturais "e de organização dos serviços públicos, mais também ações localizadas, promovendo maior interação entre os profissionais e a população

Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um conjunto de procedimentos de avaliação da qualidade de equipamentos mamográficos a partir do processamento de imagens digitais obtidas com a exposição radiográfica de objetos de testes (phantoms) padronizados. O sistema desenvolvido permite a avaliação de diversos parâmetros físicos de qualidade da imagem radiográfica com simplicidade e rapidez, sem abrir mão da precisão, com o mínimo tempo e uso dos equipamentos. Os principais parâmetros avaliados relacionados à qualidade de um sistema de imagem são: a resolução espacial - pela medida da função de transferência de modulação (MTF) - o contraste - medido pela curva sensitométrica e o ruído - pela medida da densidade espectral de ruído (NPS). Dessa forma, o sistema desenvolvido atende às recomendações do ICRU (International Commission on Radiation Units and Measurements), que trata das diretrizes para controle de qualidade de imagens radiográficas em todo o mundo. A partir da medida desses três parâmetros de qualidade é possível também aferir a eficiência de detecção quântica (DQE) do sistema de imagem mamográfica, que permite uma avaliação completa da qualidade da imagem em função da dose recebida pelo paciente. Os resultados obtidos comprovam a possibilidade da aplicação prática do sistema desenvolvido, o qual proporciona uma avaliação completa da qualidade da imagem formada pelo equipamento. Todos os resultados apresentaram baixa estimativa de erro, fundamentados pela análise da incerteza nos processos de medida. Além disso, a avaliação por meio do DQE permitiu realizar uma comparação entre os sistemas mamográficos envolvidos nessa pesquisa. Assim, com base nesses resultados é possível afirmar que o sistema computacional desenvolvido pode desempenhar um papel fundamental na avaliação da qualidade em sistemas de imagens mamográficas. / The aim of this work is to develop a set of procedures for quality assurance of mammographic equipment by the digital image processing of radiographic images of standard test objects (phantoms) acquired by the radiographic equipment. It allows the evaluation of several physical parameters of the radiographic image quality by a simple and quick procedure, with good accuracy, using the equipment the shortest time as possible. The main evaluated parameters related to the quality of an imaging system are: spatial resolution - by measuring the modulation transfer function (MTF) - image contrast - by the measurement of the H&D curve and noise - evaluated by the noise power spectrum (NPS). Thus, it attends the recommendations of the ICRU (International Commission on Radiation Units and Measurements), which deals as the guidelines for quality assurance of radiographic images all over the world. Through these quality parameters is possible to measure the detective quantum efficiency (DQE) of any mammographic system, which allows a full evaluation of the image quality related to the dose absorbed by the patient. The results confirm the possibility of the practical application of the developed system, which provides a full evaluation of the image quality, acquired by the mammographic equipment. All results showed low error estimation, substantiated by the analysis of the uncertainty in measurements procedures. Moreover, the evaluation through the DQE allowed to perform a comparison of mammography systems involved in this research. Thus, based on these results, it is possible to confirm that its system can perform a fundamental part of the quality assurance in mammographic images system.

Aquesta tesi està emmarcada dins la detecció precoç de masses, un dels símptomes més clars del càncer de mama, en imatges mamogràfiques. Primerament, s'ha fet un anàlisi extensiu dels diferents mètodes de la literatura, concloent que aquests mètodes són dependents de diferent paràmetres: el tamany i la forma de la massa i la densitat de la mama. Així, l'objectiu de la tesi és analitzar, dissenyar i implementar un mètode de detecció robust i independent d'aquests tres paràmetres. Per a tal fi, s'ha construït un patró deformable de la massa a partir de l'anàlisi de masses reals i, a continuació, aquest model és buscat en les imatges seguint un esquema probabilístic, obtenint una sèrie de regions sospitoses. Fent servir l'anàlisi 2DPCA, s'ha construït un algorisme capaç de discernir aquestes regions són realment una massa o no. La densitat de la mama és un paràmetre que s'introdueix de forma natural dins l'algorisme. / This thesis deals with the detection of masses in mammographic images. As a first step, Regions of Interests (ROIs) are detected in the image using templates containing a probabilistic contour shape obtained from training over an annotated set of masses. Firstly, PCA is performed over the training set, and subsequently the template is formed as an average of the gradient of eigenmasses weighted by the top eigenvalues. The template can be deformed according to each eigenmass coefficient. The matching is formulated in a Bayesian framework, where the prior penalizes the deformation, and the likelihood requires template boundaries to agree with image edges. In the second stage, the detected ROIs are classified into being false positives or true positives using 2DPCA, where the new training set now contains ROIs with masses and ROIs with normal tissue. Mass density is incorporated into the whole process by initially classifying the two training sets according to breast density. Methods for breast density estimation are also analyzed and proposed. The results are obtained using different databases and both FROC and ROC analysis demonstrate a better performance of the approach relative to competing methods.