Sistema automatizado de apoyo al diagnostico de lesiones en imagenes de mamografias. Segunda parte. Situacion referencial
Autor: Dr. Juan José Bedolla Solano | Publicado:  10/02/2012 | Radiodiagnostico y Radioterapia , Articulos | |
Sistema automatizado diagnostico lesiones imagenes mamografias. Segunda parte. Referencias .3

Regiones de interés

Definimos una región de interés (ROI) como una región cuadrada establecida sobre una imagen de mamografía. Cada región de interés (ROI) se identifica mediante las coordenadas de su píxel central. El tamaño de la ROI coincide con el tamaño de la ventana de características Tw. Para obtener las características de una región de interés (ROI) se utiliza una ventana de vecindad (o ventana de características), la cual se sitúa en el píxel de la ROI. A partir de la información contenida en dicha ventana de vecindad, se extraen las características de la región de interés (ROI). Cuando la ventana de características es excesivamente pequeña en relación al tamaño del tumor, la precisión del clasificador es menor. En estas condiciones, las características obtenidas representan regiones muy locales. Dado que un tumor, analizado a este nivel de detalle, presenta un aspecto bastante homogéneo, con unas características muy similares a las que pueden encontrarse a nivel local en el tejido sano, parece lógico pensar que este tipo de representación limita la capacidad discriminatoria entre un tipo de tejido y otro. Cuando la ventana de características es ligeramente menor que el tamaño del tumor, es posible recoger características del tumor que lo diferencian del tejido sano.

Detección de lesiones

La detección precoz del cáncer de mama depende de la capacidad que tenga el radiólogo de identificar lesiones sutiles y de pequeño tamaño, que sólo son visibles si la imagen es de buena calidad. Las imágenes de mamografía, presentan características muy particulares que llevan a los radiólogos a identificar las lesiones por cáncer de mama, más sin embargo el uso de técnicas radiológicas, y las diversidades de lesiones mamográficas, pueden confundir en ocasiones a los expertos en sus interpretaciones (ver figura 2).

Figura 2. Localización de las lesiones de la mama 

diagnostico_lesiones_mamografias/localizacion_lesiones_mama

La mayor parte de los errores que se producen en la detección y caracterización de lesiones en mamografía son debidas al uso de una técnica radiológica inadecuada, a la alta densidad de la mama explorada o a un error u omisión en la lectura de la mamografía. En un estudio realizado al respecto se vio que de las lesiones cancerosas no diagnosticadas aproximadamente el 43% de ellas fueron pasadas por alto, el 52% se debió a un error en la interpretación de la lesión y aproximadamente el 5% a que la técnica no era adecuada.

Los falsos negativos (cánceres no detectados) que se producen en la mamografía de ‘screening’ se deben a fallos en la percepción de lesiones que obedecen a:

1) La necesidad de ver un elevado número de imágenes.
2) La estructura compleja de la mama.
3) La naturaleza sutil de las lesiones debidas a cáncer precoz.
4) La fatiga y/o distracción del radiólogo.

El fallo en la percepción puede disminuirse con un segundo lector que revise las imágenes, esto es conocido como sistema de doble lectura.

Sistemas CAD

Los sistemas CAD analizan, utilizando algoritmos más o menos complejos, la imagen original, con el propósito de realizar una o varias de las siguientes funciones:

Detección de lesiones difíciles de ver
Extracción de características
Clasificación de lesiones
Ayuda en la toma de decisiones

La imagen radiológica en formato digital permite realizar secuencias de cálculos complejos mediante un ordenador, para complementar y mejorar el proceso diagnóstico del radiólogo. Se pueden emplear algoritmos para extraer los elementos de interés de una imagen digital, obtener sus características, analizarlas y ayudar a la decisión diagnóstica final.

En sentido literal, el diagnóstico asistido por ordenador, puede comprender desde una simple mejora de las condiciones de visualización de la imagen, hasta actuar como un “segundo observador”, ayudando al radiólogo en la toma de decisiones. En el primer caso se está hablando de utilizar el procesado de imágenes como una herramienta de ayuda al diagnóstico, mientras que en el segundo caso se emplean esquemas de trabajo complejos conocidos más propiamente como sistemas de diagnóstico asistido por ordenador o CAD (de “Computer-aided diagnosis”).El objetivo de los sistemas CAD no es reemplazar al radiólogo, sino tener en cuenta diferentes aspectos de un problema diagnóstico concreto para proporcionarle una primera opinión.

En los últimos 15 años se han venido desarrollando proyectos de diagnóstico asistido por ordenador para la detección automática de lesiones y la caracterización de patrones normales y anormales con el objetivo de mejorar la precisión y la consistencia diagnóstica de los radiólogos. Se ha demostrado recientemente que estos sistemas podrían reducir la tasa de falsos negativos de radiólogos entrenados en mamografía un 77%.

Aprendizaje automatizado

El sistema aprende a detectar automáticamente las lesiones encontradas en cada imagen de mamografía por medio de un método denominado filtro gaussiano en el que se eliminan aspectos de distorsión de la imagen y aplicando enseguida la técnica de umbralización, en el que el pico generado en el histograma por las regiones sospechosas o con anomalía, son distintas del pico por el tejido sano.

En la etapa de aprendizaje, el sistema por si sólo realizará la clasificación de las imágenes analizadas, en este sentido se propone como un trabajo futuro.

Técnicas automatizadas para la detección del cáncer de mama

El problema del diagnóstico de cáncer de mama, enmarca grandes dificultades, ya que los resultados obtenidos de las técnicas utilizadas, a la fecha han generado incertidumbre e interpretaciones inciertas. Las técnicas utilizadas que se han venido realizado con el fin de apoyar la detección del cáncer de mama, se mencionan desde la autoexploración hasta los CADs (Diagnóstico Asistido por Computadora)

Autoexploración y Examen clínico

La autoexploración mamaria, es una técnica que permite detectar lesiones por la paciente o el médico, basado en la observación y palpación que se hace en las mamas. En un alto porcentaje, son las mujeres quienes detectan los nódulos que indican una alteración mamaria, esta herramienta es de poca utilidad, ya que no detecta lesiones tempranas.

La mastografía o mamografía

La mastografía ó mamografía es un procedimiento radiológico mediante rayos X. Si el resultado de la interpretación es incierto o sospechoso se repiten las pruebas mamográficas o se aplica el protocolo de confirmación diagnóstica con nuevas pruebas de imagen y/o biopsia del tejido mamario.

En las mastografías se utiliza la información visual, que permite conocer la estructura interna de los senos para estudiar los tejidos y buscar lesiones en base a la apariencia, consistencia, tamaño y región en donde se localiza. Sin embargo, no son fáciles de interpretar, debido a las pequeñas diferencias de densidad en la imagen, lo que provoca que el profesional encargado de analizarlas, a pesar de su experiencia, no sea capaz de detectar en ellas un porcentaje importante de tumores.

La ecografía

La ecografía, es una técnica secundaria de detección de cáncer de mama. En este procedimiento se emplean ultrasonidos que son convertidos en imágenes, las cuales son interpretadas posteriormente por otros expertos.

Resonancia magnética nuclear (RMN)

La resonancia magnética nuclear, es la técnica que emplea los campos magnéticos y los espectros emitidos por el fósforo en los tejidos corporales y los convierte en imagen. Posteriormente se puede observar la vascularización del tumor.

Otras partes de este trabajo
Este trabajo consta de distintas partes. A continuación se listan todas:
  1. Sistema automatizado de apoyo al diagnostico de lesiones en imagenes de mamografias. Primera parte. Generalidades
  2. Sistema automatizado de apoyo al diagnostico de lesiones en imagenes de mamografias. Segunda parte. Situacion referencial
  3. Sistema automatizado de apoyo al diagnostico de lesiones en imagenes de mamografias. Tercera parte. Metodologia


Revista Electrónica de PortalesMedicos.com. ISSN 1886-8924

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