Automatic mass segmentation in mammographic images

Aquesta tesi està emmarcada dins la detecció precoç de masses, un dels símptomes més clars del càncer de mama, en imatges mamogràfiques. Primerament, s'ha fet un anàlisi extensiu dels diferents mètodes de la literatura, concloent que aquests mètodes són dependents de diferent paràmetres: el tamany i la forma de la massa i la densitat de la mama. Així, l'objectiu de la tesi és analitzar, dissenyar i implementar un mètode de detecció robust i independent d'aquests tres paràmetres. Per a tal fi, s'ha construït un patró deformable de la massa a partir de l'anàlisi de masses reals i, a continuació, aquest model és buscat en les imatges seguint un esquema probabilístic, obtenint una sèrie de regions sospitoses. Fent servir l'anàlisi 2DPCA, s'ha construït un algorisme capaç de discernir aquestes regions són realment una massa o no. La densitat de la mama és un paràmetre que s'introdueix de forma natural dins l'algorisme.

Medicina a la UdG. Ordinador: ajuda'm a detectar un cà ncer!

Com sempre, el diagnòstic precoç és la millor medecina. En el cas del càncer, no només és un bon remei, sinó que pot salvar vides. Quan el nostre sistema sanitari ha instituït la revisió de la mama com una recomanació universal, s'obliga de retruc a dotar-se d'instruments que permetin el diagnòstic d'una manera eficaç i segura