Detección de microcalcificaciones en mamografía usando transformada wavelet y análisis estadístico

  1. MATA CAMPOS, RAÚL
Supervised by:
  1. Enrique Nava Baro Director
  2. Francisco Sendra Portero Co-director

Defence university: Universidad de Málaga

Fecha de defensa: 16 June 2006

Committee:
  1. Manuel Martínez Morillo Chair
  2. Jose Manuel Pastor Vega Secretary
  3. Jordi Freixenet Bosch Committee member
  4. Pablo García Tahoces Committee member
  5. Nicolás Ruiz Reyes Committee member

Type: Thesis

Teseo: 131281 DIALNET

Abstract

El cáncer de mama es sin lugar a dudas la enfermedad más común y probablemente maligna diagnosticada en las mujeres: tres veces más frecuente que el resto de las anomalías ginecológicas juntas. La mamografía se presenta como una herramienta que puede detectar el cáncer hasta dos años antes de que se manifieste visiblemente, siendo además una exploración con bajas dosis de exposición a rayos X. Las presencia de algunos tipos de microcalcificaciones (pequeños y brillantes depósitos de calcio que aparecen la mamografía) pueden ser indicativos de la presencia de un cáncer de mama en sus episodios iniciales. Pero dado su pequeño tamaño y semejanza con el entorno, dificulta el trabajo del radiólogo en su detección. Considerando que las microcalcificaciones presentan unas peculiares características como son su pequeño tamaño y la alta luminosidad que presenta (destacando como elementos singulares en la mamografía), es un campo donde puede aplicarse el diagnostico asistido por ordenador (CAD). De esta forma, se puede ayudar al radiólogo evitando que pasen desapercibidas. En el desarrollo de esta tesis se ha diseñado, implementado y verificado el comportamiento de un método orientado a la detección automática de microcalcificaciones. Se combinan diferentes técnicas de procesamiento digital de imágenes con el objetivo de ir descomponiendo el complejo problema de una serie de tapas que simplifiquen su resolución . De esta forma se presenta un a primera fase de preprocesamiento, donde se consigue resaltar las microcalcificaciones a la vez que eliminar el tejido mamográfico irrelevante. Posteriormente se aplica una técnica de descomposición multi-resolución (Basada en wavelet) para procesar la imagen a diferentes escalas. Sobre el conjunto de imágenes generadas se calculan indicadores estadísticos que suministran información a las últimas fases del método, en las cuales se definen regiones sospechosas de contener microcalcificacione