Modeling and Classifying Breast Tissue Density in Mammograms

We present a new approach to model and classify breast parenchymal tissue. Given a mammogram, first, we will discover the distribution of the different tissue densities in an unsupervised manner, and second, we will use this tissue distribution to perform the classification. We achieve this using a classifier based on local descriptors and probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA), a generative model from the statistical text literature. We studied the influence of different descriptors like texture and SIFT features at the classification stage showing that textons outperform SIFT in all cases. Moreover we demonstrate that pLSA automatically extracts meaningful latent aspects generating a compact tissue representation based on their densities, useful for discriminating on mammogram classification. We show the results of tissue classification over the MIAS and DDSM datasets. We compare our method with approaches that classified these same datasets showing a better performance of our proposal

Microcalcification evaluation in computer assisted diagnosis for digital mammography

In order to develop applications for z;isual interpretation of medical images, the early detection and evaluation of microcalcifications in digital mammograms is verg important since their presence is often associated with a high incidence of breast cancers. Accurate classification into benign and malignant groups would help improve diagnostic sensitivity as well as reduce the number of unnecessa y biopsies. The challenge here is the selection of the useful features to distinguish benign from malignant micro calcifications. Our purpose in this work is to analyse a microcalcification evaluation method based on a set of shapebased features extracted from the digitised mammography. The segmentation of the microcalcifications is performed using a fixed-tolerance region growing method to extract boundaries of calcifications with manually selected seed pixels. Taking into account that shapes and sizes of clustered microcalcifications have been associated with a high risk of carcinoma based on digerent subjective measures, such as whether or not the calcifications are irregular, linear, vermiform, branched, rounded or ring like, our efforts were addressed to obtain a feature set related to the shape. The identification of the pammeters concerning the malignant character of the microcalcifications was performed on a set of 146 mammograms with their real diagnosis known in advance from biopsies. This allowed identifying the following shape-based parameters as the relevant ones: Number of clusters, Number of holes, Area, Feret elongation, Roughness, and Elongation. Further experiments on a set of 70 new mammogmms showed that the performance of the classification scheme is close to the mean performance of three expert radiologists, which allows to consider the proposed method for assisting the diagnosis and encourages to continue the investigation in the sense of adding new features not only related to the shape

Sistema informàtic d’ajut a la detecció i al seguiment del melanoma

Mitjançant les tècniques de visió per computador aquest projecte pretén desenvolupar una aplicació capaç de segmentar la pell, detectar nevus (pigues i altres taques) i poder comparar imatges de pacients amb risc de contreure melanoma preses en moments diferents. Aquest projecte pretén oferir diferents eines informàtiques als dermatòlegs per a propòsits relacionats amb la investigació. L’ objectiu principal d’ aquest projecte és desenvolupar un sistema informàtic que proporcioni als dermatòlegs agilitat a l’hora de gestionar les dades dels pacients amb les sevesimatges corresponents, ajudar-los en la realització de deteccions dels nevus d’aquestes imatges, i ajudar-los en la comparació d’exploracions (amb les deteccions realitzades)de diferents èpoques d’un mateix pacient

Mòdul de visualització 3D d’ ajuda al diagnòstic de les neoplàsies rectals

El diagnòstic mitjançant la imatge mèdica s’ha convertit en una eina fonamental en la pràctica clínica, permet entre altres coses, reconstruir a partir d’un conjunt d’imatges 2D, obtingudes a partir d’aparells de captació, qualsevol part de l’organisme d’un pacient i representar-lo en un model 3D. Sobre aquest model 3D poden realitzar-se diferents operacions que faciliten el diagnòstic i la presa de decisions als especialistes. El projecte que es presenta forma part del desenvolupament de la plataforma informàtica de visualització i tractament de dades mèdiques, anomenada Starviewer, que desenvolupen conjuntament el laboratori de Gràfics i Imatge (GiLab) de la Universitat de Girona i l’ Institut de Diagnòstic per la Imatge (IDI) de l’Hospital Josep Trueta de Girona. En particular, en aquest projecte es centra en el diagnòstic del càncer colorectal i el desenvolupament de mètodes i tècniques de suport al seu diagnòstic. Els dos punts claus en el tractament d’aqueta patologia són: la detecció de les lesions I l’estudi de l’evolució d’aquestes lesions, una vegada s’ha iniciat el tractament tumoral. L’objectiu principal d’aquest projecte és implementar i integrar en la plataforma Starviewer les tècniques de visualització i processament de dades necessàries per donar suport als especialistes en el diagnòstic de les lesions del colon. Donada la dificultat en el processament de les dades reals del budell ens proposem: dissenyar i implementar un sistema per crear models sintètics del budell; estudiar, implementar i avaluar les tècniques de processament d’imatge que calen per segmentar lesions de budell; dissenyar i implementar un sistema d’exploració del budell iintegrar de tots els mòduls implementats en la plataforma starviewer

Visualització de models fusionats

L’objectiu principal d’aquest projecte era implementar la visualització 3D de models fusionats i aplicar totes les tècniques possibles per realitzar aquesta fusió. Aquestes tècniques s’integraran en la plataforma de visualització i processament de dades mèdiques STARVIEWER. Per assolir l’ objectiu principal s’ han definit els següents objectius específics:1- estudiar els algoritmes de visualització de models simples i analitzar els diferents paràmetres a tenir en compte. 2- ampliació de la tècnica de visualització bàsica seleccionada per tal de suportar els models fusionats. 3- avaluar i compar tots els mètodes implementats per poder determinar quin ofereix les millors visualitzacions

Integració d’un visualitzador de volums en una plataforma de reconstrucció de mapes de fibres del cervell

Estudi, disseny i implementació d’un algorisme de visualització de volums i integrar-lo en la plataforma DTIWeb de visualització i processament de dades de DTI. La plataforma DTIWeb és una plataforma desenvolupada conjuntament entre el Laboratori de Gràfics i Imatge de la Universitat de Girona i d’Institut de Diagnòstic per la imatge de l’Hospital Josep Trueta de Girona. Aquesta plataforma integra els mètodes bàsics de reconstrucció de fibres del cervell. La principal limitació de la plataforma és que no suporta la visualització de models 3D. Aquest fet limita el seu us en la pràctica clínica habitual ja que es fa difícil la interpretació dels mapes de connectivitat que genera

Caracterització i diagnosi de masses en imatges de mamografia

Els objectius del projecte es divideixen en tres blocs: Primerament, realitzar una segmentació automàtica del contorn d'una imatge on hi ha una massa central. Tot seguit, a partir del contorn trobat, caracteritzar la massa. I finalment, utilitzant les característiques anteriors classificar la massa en benigne o maligne. En el projecte s'utilitza el Matlab com a eina de programació. Concretament les funcions enfocades al processat de imatges del toolbox de Image processing (propi de Matlab) i els classificadors de la PRTools de la Delft University of Technology

A Novel Breast Tissue Density Classification Methodology

It has been shown that the accuracy of mammographic abnormality detection methods is strongly dependent on the breast tissue characteristics, where a dense breast drastically reduces detection sensitivity. In addition, breast tissue density is widely accepted to be an important risk indicator for the development of breast cancer. Here, we describe the development of an automatic breast tissue classification methodology, which can be summarized in a number of distinct steps: 1) the segmentation of the breast area into fatty versus dense mammographic tissue; 2) the extraction of morphological and texture features from the segmented breast areas; and 3) the use of a Bayesian combination of a number of classifiers. The evaluation, based on a large number of cases from two different mammographic data sets, shows a strong correlation ( and 0.67 for the two data sets) between automatic and expert-based Breast Imaging Reporting and Data System mammographic density assessment

Automatic classification of breast density

A recent trend in digital mammography is computer-aided diagnosis systems, which are computerised tools designed to assist radiologists. Most of these systems are used for the automatic detection of abnormalities. However, recent studies have shown that their sensitivity is significantly decreased as the density of the breast increases. This dependence is method specific. In this paper we propose a new approach to the classification of mammographic images according to their breast parenchymal density. Our classification uses information extracted from segmentation results and is based on the underlying breast tissue texture. Classification performance was based on a large set of digitised mammograms. Evaluation involves different classifiers and uses a leave-one-out methodology. Results demonstrate the feasibility of estimating breast density using image processing and analysis techniques

A new approach to the classification of mammographic masses and normal breast tissue

A new approach to mammographic mass detection is presented in this paper. Although different algorithms have been proposed for such a task, most of them are application dependent. In contrast, our approach makes use of a kindred topic in computer vision adapted to our particular problem. In this sense, we translate the eigenfaces approach for face detection/classification problems to a mass detection. Two different databases were used to show the robustness of the approach. The first one consisted on a set of 160 regions of interest (RoIs) extracted from the MIAS database, being 40 of them with confirmed masses and the rest normal tissue. The second set of RoIs was extracted from the DDSM database, and contained 196 RoIs containing masses and 392 with normal, but suspicious regions. Initial results demonstrate the feasibility of using such approach with performances comparable to other algorithms, with the advantage of being a more general, simple and cost-effective approach

Entorn de suport a la inserció de pròtesis

L’objectiu d’aquest projecte és integrar a la plataforma Starviewer ( plataforma informàtica de processament i visualització d’imatges mèdiques creada fruit de la col•laboració del Laboratori de Gràfics i Imatge (GILab) de la Universitat de Girona i l’Institut de Diagnòstic per la Imatge (IDI) de l’hospital Dr. Josep Trueta de Girona) per donar suport al diagnòstic un entorn de suport a la inserció de pròtesis, que permeti automatitzar al màxim les operacions que actualment es realitzen de forma manual. Hem de tenir en compte que, tot i que, la imatge més usada pel radiòleg es la radiografia (Rx) també treballa amb tomografia computada (TAC). El TAC dona una visió 3D de l’organisme, mentre que la Rx és 2D

Entorn de suport al diagnòstic d'estenosi de caròtida

L’objectiu d’aquest projecte és ampliar la plataforma Starviewer integrant els mòduls necessaris per donar suport al diagnòstic de l’estenosi de caròtida permetent interpretar de forma més fàcil les imatges Angiografia per Ressonància Magnètica (ARM). La plataforma Starviewer és un entorn informàtic que integra funcionalitats bàsiques i avançades pel processament i la visualització d’imatges mèdiques. Està desenvolupat pel Grup d’Informàtica Gràfica de la Universitat de Girona i l’Institut de Diagnòstic per la Imatge (IDI) de l’hospital Dr. Josep Trueta. Una de les limitacions de la plataforma és el no suportar el tractament de lesions del sistema vascular. Per això ens proposem a corregir-ho i ampliar les seves extensions per a poder diagnosticar l’estenosi de caròtida

Entorn de suport al diagnòstic dels aneurismes

L’objectiu d’aquest projecte es dissenyar i implementar un entorn de suport al diagnòstic dels aneurismes. Aquest entorn s’haurà d’integrar en la plataforma Starviewer. La plataforma Starviewer és un entorn de processament i visualització de dades mèdiques desenvolupat conjuntament entre el Laboratori de Gràfics i Imatge de la UdG i l’ Institut de Diagnòstic per la Imatge de l’Hospital Josep Trueta de Girona. Aquesta plataforma ofereix les funcionalitats bàsiques per diagnosticar a partir d’imatges. Tot i les funcionalitats de la plataforma, en la versió actual no es suporta el processament avançat d’imatge d’angiografia. En aquest projecte ens proposem ampliar aquesta plataforma integrant els mòduls necessaris que permetin el processament d’angiografies usades en el diagnòstic dels aneurismes

Medical image registration based on random line sampling

One of the key aspects in 3D-image registration is the computation of the joint intensity histogram. We propose a new approach to compute this histogram using uniformly distributed random lines to sample stochastically the overlapping volume between two 3D-images. The intensity values are captured from the lines at evenly spaced positions, taking an initial random offset different for each line. This method provides us with an accurate, robust and fast mutual information-based registration. The interpolation effects are drastically reduced, due to the stochastic nature of the line generation, and the alignment process is also accelerated. The results obtained show a better performance of the introduced method than the classic computation of the joint histogram

Studies about the atomic capabilities concept for linear control systems in physical multi-agent environments

This paper shows the impact of the atomic capabilities concept to include control-oriented knowledge of linear control systems in the decisions making structure of physical agents. These agents operate in a real environment managing physical objects (e.g. their physical bodies) in coordinated tasks. This approach is presented using an introspective reasoning approach and control theory based on the specific tasks of passing a ball and executing the offside manoeuvre between physical agents in the robotic soccer testbed. Experimental results and conclusions are presented, emphasising the advantages of our approach that improve the multi-agent performance in cooperative systems