Breast cancer is a serious illness that often has fatal consequences. Adherence to the recommendations for breast cancer surveillance is poorly practiced among African American women. The purpose of this phenomenological study was to seek individual professed barriers to breast cancer screening among African American women to better understand why breast cancer continues to be one of the principal basis of mortality among African American women. The theoretical framework for this study was the behavioral model of health services use. Purposeful selection was used to invite 14 African American women to participate in the in-depth interview process. Interview data were transcribed and then coded for recurring themes and meaning. The findings of this study demonstrate that these women's perceived barriers to breast cancer screening were lack of information, a belief that genetics dictates who gets breast cancer, embarrassment, a norm of people not going for health checkups, the procedure of breast cancer screening, and fear. Participants noted that the improved method of mammography may promote utilization within the population. Breast cancer disparities among African American women may decline if healthcare providers promote awareness of the availability and accessibility of breast cancer prevention resources and if African American women understand the barriers to breast cancer prevention and change their own screening practices.

Orientador: Marilisa Berti de Azevedo Barros / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciencias Medicas / Made available in DSpace on 2018-08-06T03:54:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Amorim_VivianMaeSchmidtLima_M.pdf: 4488126 bytes, checksum: 21881a106ebbf7f21647cafe00bfac77 (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo:Justificativa: O câncer de mama e do colo de útero são neoplasias com altas taxas de incidência e mortalidade no Brasil e que dispõem de métodos eficazes de rastreamento para detecção precoce, oferecidos pelo Sistema Único de Saúde. Existe a necessidade de se identificar os subgrupos de mulheres que não realizam as práticas preventivas para esses agravos, como forma de se desenvolver estratégias, nas três esferas de governo, que venham minimizar as desigualdades ainda existentes em relação ao acesso aos serviços de saúde, a oferta de cuidados básicos, ao diagnóstico, tratamento e reabilitação nas questões relativas à saúde da mulher. Objetivos: Analisar as práticas de detecção precoce para o câncer de mama e do colo uterino, segundo características sociodemográficas, morbidade e comportamentos relacionados à saúde. Material e Métodos: Estudo do tipo transversal, de base populacional, tendo como população de estudo todos os indivíduos do sexo feminino com idade igual ou superior a 40 anos, não institucionalizados, residentes na área urbana de Campinas. Para a obtenção da amostra, os setores censitários do município de Campinas, foram agrupados em três estratos, segundo o percentual de chefes de família com nível universitário. Foram sorteados 10 setores censitários de cada estrato, e de cada setor censitário foram sorteados os domicílios e selecionados os indivíduos que seriam entrevistados, segundo os domínios de sexo e idade. As informações foram obtidas por meio de questionário estruturado em 19 blocos temáticos, com a maioria das questões fechadas, aplicado diretamente à pessoa sorteada.. O presente estudo incluiu 290 indivíduos pertencentes a dois domínios: mulheres de 20 a 59 anos e mulheres de 60 anos ou mais. Foram incluídos na análise dois grupos de variáveis: as independentes, compostas por variáveis sociodemográficas, comportamentos relacionados à saúde e estado da saúde e as dependentes, referentes à realização das práticas preventivas para a detecção do câncer de mama e do colo de útero. Para as análises estatísticas foi utilizado o programa STATA 7.0, que possibilitou levar em consideração as variáveis do plano de amostragem e o efeito de delineamento. As análises incluíram estimativas de prevalência, de razões de odds brutas e modelos de regressão logística múltipla. Resultados: O presente estudo possibilitou verificar que 83,3% das mulheres com 40 anos ou mais de idade, residentes em Campinas, encontram-se com a prática adequada em relação ao exame de Papanicolaou; 8,5% das mulheres entre 40 e 59 anos de idade e 11,1% das mulheres com 60 anos ou mais nunca haviam realizado o exame de Papanicolaou. Entre os principais motivos alegados pelas mulheres que nunca realizaram o exame citológico, destacam-se: achar que a realização deste exame não é necessária (43,5%), sentir vergonha (28,1%) e dificuldades relacionadas ao serviço prestador do exame (13,7%). Foram detectados, na análise univariada, os seguintes fatores associados à não-realização do exame citológico: idade, raça/cor, escolaridade, número de pessoas no domicílio, posse de bens, a não realização de exames preventivos para o câncer de mama. Os resultados da análise de regressão logística múltipla hierarquizada apontaram que não estar com a prática adequada quanto ao exame de Papanicolaou é mais freqüente nas mulheres entre 40 a 59 anos de idade, com escolaridade de até 4 anos, não brancas, e que não tiveram consulta odontológica no último ano. Verificou-se que 43,2% das mulheres que haviam feito o Papanicolaou tinham-no realizado em serviços do SUS. Em relação às práticas relativas à detecção precoce do câncer de mama, 50,8% das mulheres não fizeram mamografia nos últimos dois anos e dessas, 42,5% nunca haviam feito a mamografia e 8,3% realizaram-na há mais de 2 anos; 38,2 % não foram submetidas ao exame físico das mamas no ano que antecedeu a entrevista. Entre as mulheres com 70 anos ou mais de idade foram encontradas as maiores proporções de não realização da mamografia (67,7%) e do exame clínico das mamas (56,5%). Para a não realização do exame físico anual das mamas, nas análises univariadas, foram encontradas associações com: idade, raça/cor, situação conjugal, escolaridade, posse de bens, consumo de bebidas alcoólicas, prática de atividade física, do auto exame da mama, da mamografia e da citologia oncótica, e o uso de serviços odontológicos. Para a não realização da mamografia nos dois anos que antecederam a entrevista foram encontrados, nas análises univariadas, os seguintes fatores associados: idade, raça/cor, renda familiar per capita, posse de bens, consumo de bebidas alcoólicas, a prática do exame físico anual das mamas e da citologia oncótica. Os resultados do modelo de regressão logística múltipla mostraram que a não-realização do exame clínico das mamas foi mais freqüente entre as mulheres que vivem sem companheiro, que residem em domicílios com mais de quatro moradores, que não ingerem bebidas alcoólicas, que não realizaram o auto-exame das mamas e que não fizeram consulta odontológica no último ano. A não-realização da mamografia foi mais prevalente nas mulheres idade igual ou superior a 70 anos, não brancas, e que não ingeriam bebida alcoólica. Dos exames relatados, 28,8% das mamografias e 38,1% dos exames clínicos de mamas foram realizados pelo Sistema Único de Saúde (SUS). Conclusão: Esse estudo mostrou importantes características das mulheres que não realizam de forma adequada as práticas preventivas para o câncer de colo de útero e o de mama e que estratégias necessitam serem desenvolvidas pelos gestores da saúde, nos três níveis de governo, com o objetivo de minimizar as desigualdades de acesso, garantindo-se os princípios da equidade e da integralidade das ações pertinentes ao programa da saúde da mulher / Abstract: Background: Brazil has high incidence and mortality rates of breast and cervical cancer even though effective screening methods for early detection are provided by the Unified Health System-SUS. There is a need to identify subgroups of women who do not undergo preventive practices for these conditions, so as to develop strategies at the three levels of government in order to minimize the inequalities that still exist in terms of access to health services, offer of basic care, diagnosis, treatment and rehabilitation in issues related to women¿s health. Objectives: To analyze early detection practices for breast and cervical cancer, according to socio-demographic characteristics, morbidity and health-related behaviors. Methods: Cross-sectional, population-based study of all non-institutionalized women, 40 years old and over, and living in the urban area of Campinas. The sample was constructed by dividing the census sectors of Campinas into three strata groups according to the percentage of heads of households with college education. Ten census sectors were drawn from each stratum, and households were drawn and individuals selected for interviews from each census sector, according to gender and age. Information was derived from a questionnaire structured in 19 theme blocks, mostly with closed questions asked directly to the individual drawn. The present study included 290 individuals as follows: women, 20 to 59 years old and women 60 and over. Two groups of variables were analyzed: independent variables, encompassing socio-demographic variables, health-related behaviors and individual and family members¿ health status in terms of undergoing preventive practices to detect breast and cervical cancer. Statistical analysis was performed by using the STATA 7.0 program, which enabled taking into account the variables of the sample plan and design effect. Analyses included prevalence estimates, overall odds ratio and multiple regression logistic models. Results: The present study made it possible to verify that 83.3% of women 40 years and over, living in Campinas, have an inappropriate practice in relation to Pap smears; 8.5% of women between 40 and 59 years of age and that 11.1% of women 60 and over had never undergone a Pap smear. Among the major reasons pointed out by the women that had never had oncotic cytology, the following stand out: believing the test is not necessary (43.5%), being embarrassed (28.1%), and obstacles related to the service performing the test (13.7%). The univariate analysis detected the following factors associated with not having a cytology smear: age, race/color, schooling, number of individuals in the household, having assets, not doing preventive exams for breast cancer. The result of the hierarchy multiple regression logistic analysis pointed out that not having an appropriate practice in relation to Pap smears is more frequent in non-white women between 40 and 59 years of age, with up to 4 years of schooling and that had not had a dental appointment in the past year. The study verified that 43.2% of women that had been submitted to a Pap smear had done so in a SUS service. Regarding practices related to early detection of breast cancer, 50.8% of women had not had a mammogram in the past two years, and of these, 42.5% had never had a mammogram, and 8.3% had had one more than 2 years before; 38.2% had not been submitted to a breast examination in the year preceding the interview. The largest ratios of not having a mammogram (67.7%) and of not having a clinical breast exam (56.5%) were found among women 70 years old and over. The following associations were found in the univariate analyses for not having an annual breast exam: age, race/color, marital status, schooling, having assets, liquor consumption, exercising, breast self-examination, mammogram and cytology, and utilization of dental services. The following associated factors were found in the univariate analyses for not having a mammogram in the two years preceding the interview: age, race/color, per capita family income, having assets, liquor consumption, having had an annual breast exam and cytology. The results of the multiple regression logistic model showed that not having a clinical breast exam was more frequent among women that: live without a companion or in households with more than four residents, do not drink liquor, do not perform self breast examination and did not have a dental appointment in the past year. Not having a mammogram was more prevalent in non-white women 70 years or over, and that did not drink liquor. Of the tests mentioned, 28.8% of mammograms and 38.1% of clinical breast exams were performed by the SUS. Conclusion: The study showed the major features of women that did not have appropriate preventive practices for cervical and breast cancer, and that health managers should develop strategies at the three levels of government in order to minimize access inequalities and to guarantee the principles of equity and integrality of the actions of women¿s health programs / Mestrado / Mestre em Saude Coletiva

Made available in DSpace on 2016-08-16T18:18:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TESE Lucio Flavio de Albuquerque Campos.pdf: 2195360 bytes, checksum: 81d7dbefdd6a7602831593716a16b445 (MD5) Previous issue date: 2013-06-14 / Breast Cancer remains the type of cancer with the largest incidence and mortality in women. The best method of prevention is early diagnosis, which is carried out with mammography. However, a mammogram is not effective when the breast has a composition of greater than 50% fibroglandular tissue, or dense tissue. Studies show that high breast density is identified as a risk factor for developing the disease, and because of this new diagnostic technique for cancer in patients with dense breasts are being studied. This thesis proposes a method for early diagnosis of cancer in dense breasts, considered in the literature as hard scanning and detection. The methodology applied in this work used MIAS database for tests, equalization adaptive of histogram and contrast stretching techniques for segmentation step, and independent component analysis maxima-relevance-minimal-redundance and support vector machine for classification step. The tests were carried out with 76 breast mammograms whose dense parenchyma s make detection difficult. From the tests, we obtained accuracy of 97.36% in the segmentation stage. Already in the classification stage was an accuracy of 97.2% with a sensitivity of 81.88% and specificity of 100%. Based on the results, considering that the method was performed only on mammograms difficult to detect, it can be considered that the method achieved excellent performance, justifying the test in larger databases, and eventually enabling their use in hospitals and radiology clinics. / O câncer de mama continua sendo o tipo de câncer de maior incidência e mortalidade entre as mulheres. O melhor método de prevenção é o diagnóstico precoce, que é realizado com o auxilio da mamografia. Contudo, a mamografia não é eficaz quando a mama apresenta uma composição superior a 50 % de tecido fibroglandular, ou seja, de tecido denso. Estudos comprovam que a densidade mamária elevada é apontada como um fator de risco para o desenvolvimento da doença, e devido a isso novas técnicas de diagnóstico de câncer em pacientes com mamas densas estão sendo estudados. Esta tese propõe um método de diagnóstico precoce de câncer, em mamas densas, consideradas pela literatura de difícil rastreio e detecção, com o objetivo de aumentar as chances de cura da paciente, e diminuir os casos de mortalidade da doença. A metodologia empregada no trabalho utilizou a base de dados MIAS para teste, técnicas de equalização adaptativa e alargamento de contraste, na fase de segmentação, e análise de componentes independentes, máxima relevância - mínima redundância e máquinas de vetor de suporte, na etapa de classificação. Os testes foram realizados com 76 mamogramas de mamas em que o parênquima denso dificulta a detecção. A partir dos testes realizados, obteve-se média de acerto de 97.36 % na etapa de segmentação. Já na etapa de classificação foi encontrada uma média de acerto de 97,2% com sensibilidade de 81.88% e especificidade de 100%. Baseado nos resultados encontrados, considerando que o método foi realizado apenas em mamogramas de difícil detecção, pode-se considerar que o método obteve excelente desempenho, justificando o teste em bases de dados maiores, e futuramente viabilizando seu uso em hospitais e clinicas de radiologia.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lucio Flavio de Albuquerque Campos.pdf: 558329 bytes, checksum: 1be43a8cd03ed147f8b5187d7e538e5a (MD5) Previous issue date: 2006-03-24 / We propose a method for discrimination and classification of mammograms with benign, malignant and normal tissues using independent component analysis and neural networks. The method was tested for a mammogram set from MIAS database, and multilayer perceptron. The method obtained a success rate of 97.83% , with 97.5% of specificity and 98% of sensitivity. / Neste trabalho, propomos um método para discriminação e classificação de mamogramas, com diagnóstico maligno, benigno e normal, usando análise de componentes independentes e redes neurais. O método foi testado com mamogramas da MIAS database, e com redes perceptron multicamadas. O método obteve uma taxa de sucesso média de 97.83%, com 97.5% de especificidade, e 98% de sensibilidade.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao Luis Claudio.pdf: 2055680 bytes, checksum: 4e51c93fd4aa6edfad51ab54ad4044f6 (MD5) Previous issue date: 2012-07-24 / This thesis proposes the modeling and implementation of a telediagnostic system for analysis and detection of lesions in mammographic images based on independent component analysis and support vector machine. The system analyzes images from digital mammography sent over the Internet and provides a diagnostic, indicating the presence of suspicious regions, which can be confirmed by a specialist in mammographic images. Besides presenting the methodology for the development of the proposed system, a prototype was developed for testing and to measure its efficiency. The database used for training and testing of the algorithms is the mini-MIAS, and was employed independent component analysis to extract the filters used in segmenting the regions of interest, as well support vector machine to classify regions of interest in normal or suspicious. From tests with the database used, we obtained an average accuracy of 87.8% for images containing lesions. / Este trabalho propõe a modelagem e implementação de um sistema de telediagnóstico para análise e detecção automática de lesões em imagens mamográficas, baseado em análise de componentes independentes e máquina de vetor de suporte. O sistema analisa imagens de mamografia digital enviadas pela Internet e fornece um diagnóstico da imagem, indicando a presença de regiões suspeitas, que podem ser confirmadas por um especialista em imagens mamográficas. Além de apresentar a metodologia para o desenvolvimento do sistema proposto, foi desenvolvido um protótipo para a realização de testes objetivando medir sua eficiência. A base de dados usada para treinamento e teste dos algoritmos foi a mini-MIAS, e foi empregada análise de componentes independentes para extrair os filtros usados na segmentação das regiões de interesse, bem como máquina de vetor de suporte para classificar as regiões de interesse em normais ou suspeitas. A partir de testes realizados com a base de dados utilizada, obteve-se média de acerto de 87,8% para imagens que contém lesões.

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-08-14T18:15:08Z No. of bitstreams: 1 DanielCosta.pdf: 1087754 bytes, checksum: ada5f863f42efd8298fff788c37bded3 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-14T18:15:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DanielCosta.pdf: 1087754 bytes, checksum: ada5f863f42efd8298fff788c37bded3 (MD5) Previous issue date: 2008-02-25 / Female breast cancer is the major cause of death in western countries. Efforts in Computer Vision have been made in order to add improve the diagnostic accuracy by radiologists. In this work, we present a methodology that uses independent component analysis (ICA) along with support vector machine (SVM) and linear discriminant analysis (LDA) to distinguish between mass or non-mass and benign or malign tissues from mammograms. As a result, it was found that: LDA reaches 90,11% of accuracy to discriminante between mass or non-mass and 95,38% to discriminate between benign or malignant tissues in DDSM database and in mini-MIAS database we obtained 85% to discriminate between mass or non-mass and 92% of accuracy to discriminate between benign or malignant tissues; SVM reaches 99,55% of accuracy to discriminate between mass or non-mass and the same percentage to discriminate between benign or malignat tissues in DDSM database whereas, and in MIAS database it was obtained 98% to discriminate between mass or non-mass and 100% to discriminate between benign or malignant tissues. / Câncer de mama feminino é o câncer que mais causa morte nos países ocidentais. Esforços em processamento de imagens foram feitos para melhorar a precisão dos diagnósticos por radiologistas. Neste trabalho, nós apresentamos uma metodologia que usa análise de componentes independentes (ICA) junto com análise discriminante linear (LDA) e máquina de vetor de suporte (SVM) para distinguir as imagens entre nódulos ou não-nódulos e os tecidos em benignos ou malignos. Como resultado, obteve-se com LDA 90,11% de acurácia na discriminação entre nódulo ou não-nódulo e 95,38% na discriminação de tecidos benignos ou malignos na base de dados DDSM. Na base de dados mini- MIAS, obteve-se 85% e 92% na discriminação entre nódulos ou não-nódulos e tecidos benignos ou malignos respectivamente. Com SVM, alcançou-se uma taxa de até 99,55% na discriminação de nódulos ou não-nódulos e a mesma porcentagem na discriminação entre tecidos benignos ou malignos na base de dados DDSM enquanto que na base de dados mini-MIAS, obteve-se 98% e até 100% na discriminação de nódulos ou não-nódulos e tecidos benignos ou malignos, respectivamente.

Αντικείμενο της παρούσας εργασία είναι ο υπολογισμός και η ταξινόμηση, με βάση το σύστημα, BIRADS της πυκνότητας του μαστού από εικόνες μαστογραφίας. Στα πλαίσια της προσπάθειας αυτής αναπτύχθηκε ολοκληρωμένο υπολογιστικό σύστημα σε γραφικό περιβάλλον ως λογισμικό πακέτο, σε γλώσσα Visual C++ .NET . Το υπολογιστικό αυτό σύστημα δέχεται σαν είσοδο εικόνες μαστογραφίας σε οποιοδήποτε από τα δημοφιλή bitmap format εικόνων όπως jpeg και tiff καθώς και DICOM αρχεία. Η λειτουργία του μπορεί να χωριστεί σε τρία στάδια: το στάδιο της προεπεξεργασίας, το στάδιο απομόνωσης της περιοχής του μαστού και το στάδιο καθορισμού της πυκνότητας του μαστού. Στο πρώτο στάδιο παρέχονται μια σειρά από στοιχειώδη εργαλεία επεξεργασίας εικόνας όπως εργαλεία περιστροφής, αποκοπής και αλλαγής αντίθεσης . Επιπρόσθετα παρέχεται η δυνατότητα Ανισοτροπικού Φιλτραρίσματος της εικόνας. Στο δεύτερο στάδιο γίνεται η απομόνωση της περιοχής του μαστού είτε απευθείας από τον χρήστη είτε αυτόματα με χρήση των ιδιοτήτων του μονογονικού (monogenic) σήματος για την αφαίρεση του παρασκηνίου (background) καθώς και κυματιδίων Gabor για τον διαχωρισμού του θωρακικού μυός. Στο τρίτο στάδιο παρέχεται η δυνατότητα ταξινόμησης της πυκνότητας του μαστού από τον χρήστη με τον καθορισμό κατάλληλου κατωφλίου των επιπέδων γκρίζου της εικόνας αλλά και η δυνατότητα αυτόματης ταξινόμησης της πυκνότητας του μαστού κατά BIRADS με χρήση Δομικών Στοιχείων Υφής (textons) και της τεχνικής pLSA. Όλες οι παραπάνω λειτουργίες παρέχονται μέσω μίας κατά το δυνατόν φιλικότερης προς τον χρήστη διεπαφής. / The present thesis aims at the classification of breast tissue according to BIRADS system based on texture features. To this end an integrated software system was developed in visual C ++. The system takes as inputs pictures in most of the popular bitmap formats like .jpeg and .till as well as DICOM. The functionality of the system is provided by three modules: (a) pre-processing module, (b) breast segmentation module and (c) the breast tissue density classification module. In the pre-processing module a set tools for image manipulation (rotation, crop, gray level adjustment) are available which are accompanied by the ability to perform anisotropic filtering to the input image. In the second module, the user has the ability to interactively define the actual borders of the breast or ask the system to perform it automatically. Automatic segmentation is a two step procedure; in the first step breast tissue is separated from its background by using the characteristics of monogenic signals, while in the second step the pectoral muscle region is subtracted using Gabor wavelets. In the density classification module the user can either ask for a calculation of breast density based on user-defined grey level threshold or perform an automatic BIRADS-based classification using texture characteristics in conjunction with Probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA) algorithm. Special emphasis was given to the development of a functional and user-friendly interface.

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