Sistema JAVA para gerenciamento de esquema CADx em mamografia - Matheus, Bruno Roberto Nepomuceno (2015)
Estudos mostram que a maior parte dos erros de diagnóstico mamográfico estão ligados a dificuldades de classificação e não de detecção (MEYER, EBERLEIN, et al., 1990; KARSSEMEIJER, 2011; SCHIABEL, 2014). Uma possível solução a este problema é a estruturação de um esquema CADx (Computer-aided Diagnosis), ou seja, um sistema computacional que analisa as informações disponíveis e tenta apresentar um diagnóstico com base nos dados fornecidos pela imagem processada. Este trabalho tem como intuito apresentar um esquema CADe/Dx completo e funcional para uso por radiologistas. O software final poderá ser usado em qualquer sistema operacional, ou mesmo via Internet, permitindo que qualquer médico interessado acesse e utilize o sistema como segunda opinião sem restrições. A formação da biblioteca JAVA também visa a permitir que outros desenvolvedores possam fazer uso das ferramentas desenvolvidas em projetos futuros, facilitando ampliações e melhorias no esquema CADx. Vários módulos de processamento previamente desenvolvidos para o protótipo do esquema CADx-LAPIMO tiveram que ser reconstruídos, e outros elaborados completamente, produzindo novos resultados que são analisados neste trabalho, assim como suas vantagens e limitações. Estes módulos estão divididos em duas partes: o pré-processamento, que inclui a correção baseada na curva característica do digitalizador (técnica BCC), amplamente testada neste trabalho, e o processamento propriamente, incluindo detecção de microcalcificações e detecção e classificação de nódulos. O programa CADx desenvolvido neste trabalho foi separado em duas versões (cada uma com uma versão online correspondente): um é o esquema CADe/Dx que envolve tanto a detecção como a classificação da estrutura encontrada e o outro é um esquema CADx semiautomático, cujas regiões que devem ser classificadas são previamente demarcadas pelo usuário. Os principais resultados obtidos neste trabalho estão associados ao detector de microcalcificações e ao classificador de nódulos. Para o detector de microcalcificações atingiu-se 89% de sensibilidade com 1,4 falso-positivo por imagem quando usado em imagens digitais de sistemas FFDM e 99% de sensibilidade com 5,4 falsos-positivos quando usado em imagens digitalizadas de mamas densas . Já o classificador de nódulos apresentou 72% de acurácia, usando apenas 4 atributos associados a contorno, densidade e textura, resultando em um sistema robusto e de fácil treinamento.