[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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:65369 |
| Date | 07 December 2023 |
| Creators | SANTIAGO STIVEN VALLEJO SILVA |
| Contributors | ALBERTO BARBOSA RAPOSO |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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