Detecção de pequenas microcalcificações para auxílio no diagnóstico precoce de câncer de mama

Abstract

Apesar do câncer de mama ser um câncer com diagnóstico precoce relativamente fácil e possuir tratamento adequado, o câncer de mama possui taxas de mortalidade muito elevadas no Brasil. Isso deve-se provavelmente ao fato da doença ser diagnosticada somente em estágios avançados, mas também pela má utilização das informações forneci das pelo exame mamográfico por parte dos médicos. Existem muitos parâmetros a serem considerados para avaliar a qualidade de uma imagem mamográfica. Entre esses parâmetros estão contraste, resolução espacial, relação sinal/ruído, eficiência da dose aplicada, dentre outros. Mesmo com a melhoria da qualidade dos exames radiográficos, muitas estruturas, como as pequenas microcalcificações, nem sempre são identificadas pelos radiologistas nas imagens. Nosso objetivo é fazer uma análise numérica de algumas mamografias digitais, buscando determinar as resoluções espaciais e em intensidade, estudando o ruído e sua distribuição. Com isso, pudemos determinar os níveis de detecção, quantificando a probabilidade de ser um ruído estatístico ou uma alteração na densidade da mama, sendo esse o primeiro passo para a detecção precoce de microcalcificações. No nosso trabalho foi possível estudar as menores microcalcificações do simulador mamográrico, de 0,18 mm de diâmetro com probabilidades de serem devido a ruído menores que 1/1000.

Even though breast cancer is a cancer with relatively easy early diagnosis and has an appropriate treatment, it has high mortality rates in Brazil. This is probably because the disease is diagnosed only in advanced stages, but also because of lack of use of the whole information contained in the mammography by physicians. There are many parameters to be considered in assessing the quality of a mammographic image. Among these parameters are contrast, spatial resolution,the signal to noise ratio, efficiency of the applied dose, and others. Even with the improvement of the quality of radiographs, many structures, such as small microcalcificatiom;, are not always identified by radiologists in the images. Our goal is to make a statistical analysis of a few digital mammograms, determining the spatial and intensity resolutions, studying the noise and its distribution. With this, we could determine levels of detection, quantifying the probability of any point being a statistical noise or a change in breast density, which is the first step towards early detection of microcalcifications. In our work it was possible to study the smallest microcalcifications of the simulator, at least 0.18 mm in diameter, with false alarm probability smaller than 1/1000.