Qualidade de imagem em mamografia: apresentação do músculo grande peitoral na incidência oblíqua médio-lateral

A mamografia é, atualmente, o principal método de diagnóstico imagiológico da patologia mamária, sendo, por isso, essencial a produção consistente de imagens mamográficas de elevada qualidade. Assim, e uma vez que a mamografia visa a maximização da visualização do tecido mamário, o principal objetivo deste estudo consiste em investigar a apresentação mamográfica do músculo grande peitoral na incidência oblíqua médio-lateral (OML) da mama. Pretendeu-se relacionar os padrões técnicos de aquisição de imagem à forma de apresentação do referido músculo, avaliando-os de acordo com os atuais critérios de qualidade de imagem. As imagens mamográficas foram recolhidas a partir de duas instituições hospitalares de referência do Porto, sendo posteriormente efetuada uma análise e tratamento estatístico dos indicadores qualitativos e quantitativos de qualidade das mesmas. Numa análise global por instituição, e tendo por base estes indicadores, a instituição que utiliza uma angulação fixa do potter-bucky, independentemente do biótipo corporal da paciente, apresentou resultados melhores, indicando assim que a existência de falhas devido a erros de posicionamento é menor por comparação aos critérios de qualidade padrão. Constatou-se, portanto, que a angulação do potter-bucky tem um impacto relevante e estatisticamente significativo na qualidade das imagens mamográficas.

EIR – sistema inteligente para detecção e classificação de calcificações em mamografias

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade Gama, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica, 2016.

Procesamiento y análisis de mamografías para la detección de tumores

Este trabajo nace de una idea conjunta del desarrollo de un software capaz de trabajar con una máquina de rayos X para la toma de mamografías, y ser una herramienta para los radiólogos a la hora de analizar las imágenes y localizar zonas que pudieran ser sensibles de tener algún tipo de tumoración. No se trata de un software que pretenda suplantar la función de un radiólogo; es importante tener claro que el experto en radiología es el único capaz de analizar, comparar y tomar decisiones reales, y este software pretende simplificar esa tarea al máximo. Este programa utiliza como recursos para su funcionamiento una base de datos de mamografías procesadas anteriormente, a partir de las cuales entrena a la red neuronal para que sea capaz de clasificar mamografías nuevas y mostrar las posibles zonas críticas. Esta base de datos debe indicar a la red qué mamografías presentan algún tumor y dónde, para que la red aprenda a diferenciar entre zonas críticas y zonas no críticas. Esta idea deriva en la realización de dos trabajos que se especializan en los dos ámbitos del proyecto, en primer lugar el procesamiento y el análisis de esas mamografías obtenidas de la máquina de rayos X, que da lugar al presente trabajo; y en segundo lugar, deriva en un trabajo paralelo que explica la obtención, el análisis y la clasificación de los datos que se desprenden de este proyecto utilizando redes neuronales, titulado “Detección y clasificación de tumores en mamografías a través de redes neuronales”; realizado por Rodrigo Culotta López