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

O presente trabalho tem por objetivo propor um modelo envolvendo subtração digital de imagens obtidas a diferentes níveis de energia do feixe de raios X, para possibilitar a detecção de lesões malignas da mama que, no modo tradicional de realização do exame, seriam totalmente camufladas quando superpostas por tecido de absorção semelhante. A pesquisa tem aplicação mais direcionada às avaliações de imagens referentes aos casos de mamas densas, que apresentam tradicionalmente baixo contraste em função da presença maior de tecido fibroglandular de alta densidade. Para possibilitar essa investigação, a pesquisa trabalha com a geração de imagens através de simulação computacional dos principais tecidos mamários envolvidos adiposo, fibroglandular e o próprio carcinoma. Por esse procedimento, é possível observar o comportamento das variações de níveis de cinza nas imagens mamográficas a partir dos coeficientes de absorção daqueles tecidos, considerados com diferentes espessuras e submetidos a diferentes valores de energia, dentro da faixa típica utilizada no exame mamográfico. Foi considerada para referência do procedimento uma mama comprimida totalizando 4,5 cm de espessura total. Os resultados apontaram basicamente que: (a) se o carcinoma tiver espessura menor que 0,8 cm, aparentemente, com exposição na faixa de 14 a 17 keV e com pequena variação de energia na aquisição da segunda imagem sua visualização é totalmente comprometida quando camuflado por tecido fibroso; (b) se o carcinoma tiver espessura maior que 0,4 cm, possivelmente será detectado, mesmo que camuflado por tecido fibroso, com exposição na faixa de 19 a 25 keV; (c) para carcinomas camuflados, de espessura entre 0,4 e 2,0 cm, considerando diferença maior de energias na aquisição das imagens, a realização do procedimento proposto permitirá destacá-los na imagem resultante da subtração digital entre imagens produzidas por exposições de 14 a 22 keV, representando, portanto, uma nova ferramenta metodológica para possibilitar e identificar lesões malignas que não seriam detectadas no exame típico, sobretudo em casos de mamas densas. / This work intends to propose a model involving subtraction of digital images obtained at different levels of energy in the X-ray beam, to permit the detection of malign lesions of the breast that in the traditional way of performing the examination, would be completely hidden when overlapped by tissue of similar absorption. The research has more directed application to the evaluations of referring images to the cases of dense breasts that traditionally present low contrast in function of the tissue presence biggest to fibrousglandular of high density. In order to make possible this investigation, the research works with the generation of images by computational simulation of main involved mammary tissues - adipose, fibrousglandular and the proper carcinoma. For this procedure, it is possible to observe the behavior of the variations of gray levels in the mammographic images from the coefficients of absorption of those tissues, considered with different thicknesses and submitted to different values of energy, inside of the used typical band in the mammographic examination. A compressed breast was considered for reference of the procedure totalizing 4,5 cm of total thickness. The results had pointed basically that: (a) if the carcinoma will have lesser thickness that 0,8 cm, apparently, with exposition in the band of 14 to 17 keV and with small variation of the energy in the second image acquisition, its visualization is quite damaged when masked for fibrous tissue; (b) if the carcinoma will have bigger thickness that 0,4 cm, will possibly be detected, even masked for fibrous tissue, with exposition in the band of 19 to 25 keV; (c) for masked carcinomas, with thickness between 0,4 and 2,0 cm, considering larger difference of energies in the acquisition of the images, the accomplishment of the proposed procedure will allow to highlight them in the resultant image of the digital subtraction among images produced by expositions of 14 to 22 keV, representing, therefore, a new methodological tool to make possible and identify malign lesions that would not be detected in the typical examination, especially in cases of dense breasts.

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.

A terapia hormonal na menopausa tem sido objeto de muita contradição nos últimos anos, pois trabalhos mostram resultados contraditórios quanto a benefícios e riscos para as usuárias. Ficou demonstrada, em alguns trabalhos, a maior incidência de carcinoma de mama em usuárias de terapia hormonal clássica e, portanto, existe uma constante busca no que diz respeito ao refinamento de métodos diagnósticos e avaliação dos efeitos das novas drogas na mama. Dentre as drogas mais modernas, a tibolona vem se destacando por apresentar poucos efeitos colaterais, principalmente relacionados à mama. Esta droga apresenta três metabólitos com ação tecidual específica. Assim, efeitos androgênicos, estrogênicos ou progesterônicos podem ser observados na dependência do órgão alvo estudado. Os objetivos de nosso estudo foram avaliar um método de análise computadorizada da densidade mamográfica e, ao mesmo tempo, avaliar os efeitos da tibolona na densidade dessas mamografias. Em nosso estudo, foram avaliadas 26 pacientes na pós menopausa e que tinham indicação do uso de terapia hormonal oral, de acordo com o protocolo vigente no Setor de Endocrinologia Ginecológica do Centro de Saúde Escola da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto-USP. Essas pacientes receberam tibolona na dose de 2,5 mg/dia por 24 semanas. Todas foram submetidas à mamografia antes a após o uso da droga sendo, durante a realização do exame, colocado sobre a plataforma de compressão da mama (Buck) um objeto de referência (escala em acrílico confeccionada para essa finalidade) na intenção de normalizar os exames pré e pós-tratamento. Além disto, as mamografias foram submetidas à avaliação de dois examinadores com o intuito de verificar variações da densidade mamográfica. Essas mesmas mamografias, após normalização pelo objeto de referência, também foram submetidas à análise computadorizada da densidade. Foram realizadas comparações entre os resultados da avaliação da densidade da mama antes e após o uso da tibolona tanto nos laudos dos examinadores, quanto nas imagens digitalizadas. Foi feito também comparação inter-examinadores. As análises comparativas das densidades das grafias antes a após o uso da tibolona não mostraram variações significativas tanto na análise dos examinadores quanto na análise computadorizada. A análise comparativa inter-examinadores mostrou uma tendência à variação entre as classificações da densidade mamográfica, apesar de não ser estatisticamente significante. Podemos concluir que a tibolona, se administrada a pacientes na pós menopausa, na dose de 2,5 mg/dia por 24 semanas não causa variação da densidade mamográfica. Desta forma, a avaliação computadorizada da densidade mamográfica pode ser usada como método auxiliar aos radiologistas, em casos de mamas mais densas permitindo uma melhor avaliação desses casos. / Over the last few years, hormonal therapy has been subject of much controversy since various studies have shown contradictory results regarding the risks and benefits for users. A higher incidence of breast carcinoma among users of classical hormonal therapy has been demonstrated in some studies and therefore there is a constant search regarding the refinement of diagnostic methods and the evaluation of the effects of new drugs on the breast. Among the more modern drugs, tibolone is particularly outstanding because it has few side effects, especially related to the breast. This drug has three metabolites with specific tissue action. Therefore, androgenic, estrogenic or progestogenic effects can be achieved, depending on the organ evaluated. The objectives of the present study were to assess a computerized method for the analysis of mammographic density. The author evaluated 26 menopausal women with an indication for oral hormonal therapy according to the protocol of the sector of gynecologic endocrinology of the Faculty of Medicine of Ribeirão Preto, USP. Tibolone at the dose of 2.5 mg/day was administered to these patients for 24 weeks. The patients were submitted to mammography before and after the use of the drug. During the exam, a reference object (an acrylic scale prepared for this purpose) was placed on the platform for breast compression (Buck) in order to normalize the pre- and post-treatment exams. In addition, two examiners evaluated the mammographies in order to determine variations in mammographic density. After normalization according to the reference object, these same mammographies were submitted to computerized density analysis. The mamographic density results obtained before and after the use of tibolone are compared in the digitalized images and in the examiners evaluation. In the same way, an inter-examiners analysis was done. The comparative analyses of the mammographic densities before and after the use of tibolone did not show significant variations in the analyses of the examiners or in the computerized analysis. Inter-examiner analysis showed a tendency to variation in the classification of mammographic density, although the difference was not statistically significant. The author concluded that tibolone, when administered to menopausal women at the dose of 2.5 mg/day for 24 weeks, did not cause a variation in mammographic density. Computerized evaluation of mammographic density can be used as an auxiliary method to radiologists, in cases of high density breast mammography, allowing a more confident evaluation of these cases.

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.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-01-11T14:12:04Z No. of bitstreams: 1 flavioaugustoteixeiraronzani.pdf: 2435727 bytes, checksum: 20f1aa166ba8683a2f2eecf36a3fb8ab (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-01-25T17:09:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 flavioaugustoteixeiraronzani.pdf: 2435727 bytes, checksum: 20f1aa166ba8683a2f2eecf36a3fb8ab (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-25T17:09:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 flavioaugustoteixeiraronzani.pdf: 2435727 bytes, checksum: 20f1aa166ba8683a2f2eecf36a3fb8ab (MD5) Previous issue date: 2015-04-30 / Introdução: Existe interesse crescente no estudo e compreensão de possíveis associações entre calcificação arterial na camada média das artérias, doença renal crônica (DRC) e outras doenças crônicas degenerativas. Calcificações arteriais mamárias (CAM) vistas na mamografia podem ser marcadores de risco subjacente à arteriosclerose acelerada, como aquela decorrente da DRC e outras doenças crônicas degenerativas. Embora a mamografia (MMG) seja utilizada principalmente para detecção de câncer de mama, pode ocasionalmente revelar anormalidades relacionadas a doenças extramamárias. Objetivos: avaliar associação de CAM detectadas à MMG de rotina e analisar possível associação das mesmas com DRC, diabetes mellitus (DM) e doenças cardiovasculares. Método: estudo transversal com usuárias atendidas em ambulatório especializado no atendimento de hipertensas de alto risco, diabéticas usuárias de insulina ou renais crônicas categorias 3b, 4 e 5 e voluntárias que participaram de um estudo para validar e ampliar a tabela Scored (Screening For Occult Renal Disease), método proposto para rastrear DRC junto à população brasileira. As pacientes que preencheram critérios de inclusão (entre 40 e 69 anos, sem história de câncer de mama prévio e com MMG nos últimos dois anos) foram convidadas por telefone. As usuárias incluídas assinaram o TCLE e responderam ao questionário semiestruturado. Mamografias de rotina, realizadas nos últimos dois anos, foram analisadas por pesquisadores que desconheciam fatores de risco para CAM e DRC. Os dados foram inicialmente descritos como média, desvio padrão, mediana (variação interquartil) ou percentagem conforme a característica da variável. Separamos os grupos com CAM e sem CAM e comparamos as variáveis sócio demográficas, clínicas e laboratoriais através do teste qui quadrado para variáveis categóricas ou teste T de Student para variáveis contínuas. Além disto, separamos os grupos DM com e sem CAM e DRC com e sem CAM, comparando as variáveis descritas acima. Realizamos ainda uma análise de sensibilidade e especificidade através da Receive Operator Curve (ROC) e área sob a curva (AUC) tendo como variável preditora o número de calcificações mamárias e variável desfecho a presença de DM e DRC respectivamente. A Taxa de Filtração Glomerular (TFG) foi correlacionada com número de vasos calcificados através da correlação de Pearson. Finalmente realizamos uma Regressão logística binária tendo como variável desfecho a presença/ausência de CAM e variáveis preditoras: idade, HAS, DM e DRC. Foi utilizado o software SPSS 15.0 (Chicago Illinois), considerado um intervalo de confiança de 95% com p de 0,05. Resultados. De um total de 431 pacientes selecionados do SCORED / HIPERDIA, 119 pacientes não foram incluídas por não possuírem mamografias sendo 42 do SCORED e 77 do HIPERDIA, sendo 312 incluídas no estudo. A idade média foi de 55,9 ± 7,4 anos, a cor prevalente branca (64,3%) e metade das participantes eram casadas. A avaliação antropométrica revelou IMC médio de 31,0 ± 6,6, a circunferência abdominal média foi 102,6 cm ± 12,4 e a minoria apresentou hábito de fumar (8,7%). Quanto às comorbidades, a hipertensão arterial foi mais prevalente, seguida pelo Diabetes Mellitus. A análise laboratorial da creatinina revelou valor médio de 1,13 ± 0,7 mg/dL e a média de taxa de filtração glomerular foi de 41,87 ± 6,23 ml/min/1.73m2 . Setenta e uma participantes (22,8%) apresentavam CAM, o número de vasos calcificados variou de 1 a 6,. destas, 52% apresentavam CAM em ambas as mamas. Encontramos associação entre CAM e maior idade, HAS, DM, DRC e TFG. Em análise multivariada, apenas a maior idade e DM persistiram associadas à CAM. O OR para risco de CAM foi maior para a presença de todas as patologias crônicas avaliadas. Conclusão: Houve associação entre calcificação arterial mamária com a maior idade, com TFG e doenças crônicas degenerativas – HA, DM e DRC, chamando a atenção do radiologista/clínico que a presença dessas alterações deve ser relatada e deveríamos pesquisar tais patologias nessas pacientes.

O câncer de mama é hoje uma das principais causas de mortalidade de mulheres em todo o mundo. Porém, a sua detecção no estágio inicial de desenvolvimento aumenta consideravelmente as chances de cura. Exatamente por isso estão sendo desenvolvidos vários tipos de sistemas computacionais baseados em processamento de imagens em centros de pesquisas no mundo todo, a fim de auxiliar o radiologista na precisão do seu diagnóstico. A pesquisa aqui apresentada se insere nesse contexto e consistiu no desenvolvimento de um sistema computacional para detectar uma das estruturas que podem ser indício da presença do câncer de mama: os agrupamentos (\"clusters\") de microcalcificações. O sistema aqui apresentado tem como fonte de dados mamogramas digitalizados, nos quais são aplicadas técnicas de processamento para extrair as regiões de interesse e detectar os possíveis \"clusters\" existentes. Os resultados dos testes realizados mostraram que o sistema desenvolvido apresentou uma eficiência de 94% na identificação correta de \"clusters\". / Breast cancer is one of the main causes of women death all over the world. However, early detection of the disease increases greatly the possibility of cure. Therefore, several types of computer systems based on image processing are being developed by many research groups in order to aid the radiologist in the accuracy of the diagnosis. The work presented here is inserted in this context corresponding to the development of a computer system designed to detect microcalcifications clusters - structures which can be a strong indicative of breast cancer. This system database is digitized mammograms, to which image processing techniques are applied in order to detect regions of interest and the possible clusters. The results from the tests have shown an efficacy of 94% of the system in clusters correct identification.

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

Introdução: O cãncer de mama com fenótipo triplo negativo é definido como um tumor com receptor de estrógno e progesterona negativos e human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) negativo. Desde sua primeira descrição, alguns artigos tentaram descrever sua aparência radiológica, sem nenhum consenso. Estas pacientes podem ter características clínicas e imaginológicos distintas. Seria interessante verificar se as características radiológicas desses tumores são as mesmas relatadas no câncer de mama familiar e com mutação do gene BRCA1, muitas vezes associados a esse subtipo tumoral. Estas características que muitas vezes simulariam doenças benignas poderiam atrasar o diagnóstico precoce, refletindo a necessidade de seu conhecimento radiológico na prática. Neste contexto, este estudo poderia auxiliar no reconhecimento precoce de lesões mamárias e alertar o médico para solicitar uma biópsia, consequentemente, resultando num diagnóstico precoce. Objetivo: O principal objetivo desse estudo foi avaliar as características radiológicas dos carcinomas ductais invasivos de mama nos seguintes métodos de diagnóstico por imagem: mamografia, ultrassonografia e ressonância magnética, utilizando a padronização do American College of Radiology Breast Imaging Reporting and Data System (ACR BI-RADS®), comparando os casos de carcinomas com fenótipo triplo negativo dividindo-os em não basal e basal com o uso da citoqueratina 5. Pacientes e Métodos: Revisamos os arquivos de imagens do Instituto de Radiologia (InRad) da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (FMUSP) e do Instituto do Câncer do Estado de São Paulo (ICESP), durante o período da coleta de dados, que envolveu 12 anos. Trata-se de estudo descritivo observacional, realizado após a aprovação do comitê de ética. Foram avaliadas 6.952 resultados de biópsias cirúrgicas ou percutâneas por agulha grossa de mama e após a verificação do material radiológico e histológico, chegamos ao resultado de 106 casos. Todas as reações imunohistoquímicas foram lidas por dois patologistas e os exames radiológicos foram avaliados por dois radiologistas, todos especialistas em doenças da mama em suas respectivas áreas. Resultados: A maioria das pacientes incluídas foram mulheres brancas, com idade entre 24-81 anos. Na mamografia, a principal lesão observada foi o nódulo (74,7%), com margem espiculada (36,9%) e forma oval (60,0%), seguido pela assimetria focal (12,6%), lesões ocultas (9,2%) e assimetria global (3,4%). Nenhuma lesão principal se manifestou como microcalcificações. Os tumores avaliados pela ressonância magnética se manifestaram principalmente como lesão nodular (92,0%), com forma irregular (60,0%), margem irregular (44%) e realce heterogêneo (56,0%). A curva tipo 3 (91,7%) foi comumente observada. O isosinal em T2 foi mais freqüentemente observado (52,2%). A ausência de áreas císticas foi observada na maioria das lesões (47,8%). Todos os tumores avaliados pelo ultrassom foram vistos, principalmente como nódulos (98,1%), hipoecoicos (90,3%), com forma irregular (61,2%), margem mal definida (34,7%) e o reforço acústico posterior (32,0%) e halo ecogênico (46,6%) foram comumente observados. Conclusão: Não foram encontradas associações estatisticamente significativas das características tumorais e demográficas com os subtipos de tumores (p > 0,05) na mamografia, ultrassom e ressonância magnética. Houve correlaçãos inversa entre a idade e o tamanho do tumor. Apenas no USG os linfonodos positivos apresentaram em média estatisticamente maior tamanho tumoral associado que os linfonodos negativos (p=0,045). Em nossa série, observamos que embora algumas características tenham sido mais frequentes, não houveram características que mostraram diferença estatisticamente significante entre os subtipos. Assim, não se pode atribuir qualquer característica específica que possa melhorar a acurácia diagnóstica / Introduction: Breast cancer with triple negative phenotype is defined as estrogen receptor negative tumor, progesterone receptor negative and human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) negative. Since its first description, some articles have tried to describe its radiological appearance, with no consensus. These patients can have adverse clinical and imaging characteristics. It would be interesting to check if the radiological characteristics of these tumors are the same related in the familiar breast cancer and associated to the mutation of gene BRCA1, many times associated to this tumor subtype. These characteristics, that many times would simulate benign diseases, could delay the early diagnosis, reflecting the need of its radiological knowledge in practice. In this context, this study could help in the early recognition of breast lesions and alert the doctor to require a biopsy, consequently resulting in an early diagnosis. Objectives: The main objective of this study was to evaluate the radiological characteristics of breast invasive ductal breast carcinomas with triple negative invasive phenotype in the following diagnostic image methods: mammography, ultrasound and magnetic resonance, using the American College of Radiology Breast Imaging Reporting and Data System (ACR BIRADS ®) criteria, divided in basal and not basal subtypes with the use of cytokeratin 5. Patients and Methods: We\'ve reviewed the images from the Radiology Institute (InRad) from Faculty of Medicine of the University of São Paulo (FMUSP) and from the Cancer Institute of São Paulo (ICESP), during the period of data collecting, which took 12 years. This aims to be an observational descriptive study, realized after the Ethic Committee\'s approval. 6952 results of breast surgical or percutaneous needle biopsies were evaluated and after checking the radiological and histological material, we came to the result of 106 cases. All the immunohistochemical reactions were read by two pathologists and the radiological exams were evaluated by two radiologists, all specialists in breast illnesses in their respective areas. Results: Most patients included were white women, aging between 24-81 years old. In the mammography, the main lesion observed was the nodule (74,7%), spiculated margin (36,9%) and oval shape (60%), followed by focal asymmetry (12,6%), hidden lesions (9,2%) and global asymmetry (3,4%). No main lesion showed microcalcifications. The tumors evaluated by magnetic resonance imaging showed mainly as nodule (92,0%), irregular shaped (60,0%), irregular margin (44,0%) and heterogeneous enhancement (56,0%). The curve type 3 (91,7%) was generally observed. The isosignal in T2 was most frequently observed (52,2%). The absence of cystic areas was observed in most of the lesions (47,8%). The tumors evaluated by the ultrasound were seen principally as nodules (98,1%), hypoechoic (90,3%), irregular shaped (61,2%), ill-defined margin (34,7%) and with posterior acoustic enhancement (32,0%) and echogenic halo (46,6%). Conclusion: There were no statistically significant associations of tumor and demographic characteristics with tumor subtypes (p > 0.05) in mammography, ultrasound and magnetic resonance imaging. There were inverse correlations between the age and the size of the tumor. Only in USG positive lymph nodes had on average larger tumor size with a statistically significant result that the negative lymph nodes (p = 0,045). In our series, we\'ve observed that, although some characteristics have been more frequent, there were no characteristics which showed difference statistically significant among the subtypes. Therefore, we can not attribute any specific characteristic that can improve the diagnostic accuracy

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.