Recuperación de las imágenes mamográficas usando un modelo de degradación: Filtro de

Bosso

Miguel Bustamante S.

Cáncer de Mama

● El cáncer de mama en uno de las cánceres frecuentes en mujeres, y se nota una tendencia al alza en los países desarrollados. De hecho, en los aparece que es la primera causa de muerte por cáncer de mujer. Esta enfermedad es una de las principales causas de muertes de las mujeres entre 15 y 54 años. Se estima que fallecen 410.712 mujeres alcanzando un nivel incidencia estandarizada de 37,4 por 100.000 mujeres con un total de 1.151.298 casos nuevos en mundo. [Ministerios de Salud,(Ministerio de Salud, 2011].

Prevención

● La prevención es la herramienta mas adecuada para prevenir esta enfermedad. La auto palpación, es una herramienta que se recomienda, pero si se detecta alguna dureza, y si es maligno, lo mas probable es que ya sea tarde para una curación.

Mamografo

● La mamografía, es una imagen de la mama plana, que es atravesada por el has de ratos X de baja energía (menor de 30 kev)

Mounting a mammogram

Micro Calcifications

X-ray Sources

X-rays are electromagnetic waves of the order of 10 keV - 100 keV.

The transitions of the layers K, L and M of atoms produce photons of this energy.

The deceleration of the electrons in the material produces radiation, bremsstrahlung.

X-ray Tubo

Espectrum Característico

Efecto predominante en la interacción de los rayos X con la

matria

Efecto foloeléctricoEfecto Comptom

Ley de Atenuación

xeIxI 0)(Io, Intensidad

incidenteμ, Coeficiente de

atenuación linealX, espesor.

I (x), intensidad saliente

x

I0 I(x)

Coeficiente de atenuación lineal (Agua)

Rango de la energía de los rayos X

Tecnica Radiográfica

La imgen que se obtiene depende de las condiciones Física: Kilo voltaje y corriente empleada en la técnica radiográfica.

50 keV para manos y piernas20-30 kev for mamografía*

Tipo de Radiografía II: mammografía

El tejido de la mama es suave, del tipo grandular.

La energía usada para la obtenmción de estas imáganes s del orden de 25 Kev máximo

Estado actual

● Aplicaciones de redes neuronales y transformada de Wavlet (Dheeba, Jalbert Singh, N Tamil Selvi, S) (Mane, SA Kulhalli, KV) (Nithya, Santhy)

● Detection of breast cancer in mammograms - a survey,Gabor(Abinaya, S; Sivakumar, R; Karnan, M)

● Metodos estadśitico: Naive Bayes (Nithya); K-means: maglinidad (Widodo, Suryarini Hermita, Matrissya Agustiyani, Nur Putri Hanum, Yuhilza)

Física de la Formación de la Imagen

Haz de X-ray

Tejido mamario

Detector digital

Ondas Esféricas

r

El haz principal interactua con la materia, produciendo una radiación secundaria. Esta radiación secundaria se propaga en el medio, como ondas esféricas.

d

La intensidad de las ondas esféricas deacen como

Además, se atenúan por que están en un medio material: Tejido

2/' rI

2/' reI r

Intensidad I(x,y)

I0 Conocido (Máxima Intensidad) desconocido, I0‘ y d: Variables Libres El valor dec depende de la posición, y de ahí, que

el filtro cambia punto a punto.

2

μr'0

μd0 r

eI)rδ(eIy)H(x,

Calculation of the unknown parameters

Approximation

La clave es calcular I0’ (x, y), y sustraer I (x, y), para tener una imagen sin los efectos secundarios.

)I

y)I(x,ln(

d

1y)μ(x,

0

),(

)1(),( 0

'0 dz

eIyxI

d

dd

edz

d

022

22

2),(

Resultados en un Fantoma

Resultados

Otra aplicación: Gamma rays

Original

Objetivo del Proyecto

Desarrollar una algoritmo basado en el filtro de Bosso, de modo que la imagen resultante tenga disminuido el efecto de la radiación secundaria y posibilitar un mejor diagnóstico.

Metodología● Debemos definir el conjuntos de imágenes mamográficas en formato DICOM. Además de las

imágenes, estas den ser acompañadas por exámenes de biopsia e historial, de modo que tengamos un gold-estandar de referencia, para contrastar los resultados y los resultados de la biopsia.

● Del modelo teórico, establece el rango de valores de los parámetro del filtro de Bosso que va a ser usados para el estudio y aplicación a las imágenes.

● Debemos programar el algoritmo en un ambiente (servidor) dedicado de trabajo. Con las imágenes seleccionadas, se procesan cada una de ellas con valores de parámetros establecidos previamente.

● Para esto de define un criterio de convergencia* (I=0).

● Cada imagen resultante se mostrará a varios expertos en la materia, de modo que den su opinión al respecto y acotar los valores de los parámetros.

● Procesar nuevamente las imágenes, con los nuevos valores para ser expuestas a los expertos nuevamente

● Con este rango, buscamos un criterio de convergencia que den cuenta el criterio de los expertos. ● Una vez definido el rango de los parámetros de la función, crear un programa autónomo de modo

que procese la imagen en cualquier plataforma.