Diseño e implementación de un algoritmo para la estimación y corrección de la deformación del seno en mamografías digitales mediante procesamiento de imágenes

Abstract

La mamografía es la herramienta principal para la detección temprana del cáncer de seno, una de las principales causas de mortalidad en mujeres a nivel mundial. Durante la adquisición de imágenes mamográficas, el seno es comprimido por dos paletas, y dicha compresión introduce deformaciones que resultan en variaciones de intensidad no deseadas, afectando la calidad de la imagen y complicando la detección precisa de lesiones. Este trabajo presenta un modelo automático para la detección y corrección de estas variaciones de intensidad, utilizando un enfoque basado en el análisis del histograma de la imagen. La metodología incluye un sistema de detección automática del air gap (espacio de aire entre el seno y las paletas de compresión), seguido de un modelo exponencialmente decreciente diseñado para corregir las variaciones de intensidad en las mamografías digitales. La efectividad de este enfoque se evaluó mediante experimentos con 30 phantoms mamarios virtuales generados con el software VICTRE, que simulan diversas condiciones clínicas y distribuciones de tejido mamario. Los resultados indican una mejora significativa en la calidad de las imágenes procesadas, con un incremento en el índice de similitud estructural (SSIM) de 0,946 a 0,996 y una reducción en el error cuadrático medio (RMSE) de 2,51 a 2,03. Estos hallazgos subrayan la importancia de aplicar técnicas de corrección de deformaciones para mejorar la calidad de las imágenes mamográficas.