Análisis radiómico multimodal con mamografía digital de campo completo e imágenes de seno basadas en ultrasonido

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dc.contributor.advisorPertuz Arroyo, Said David
dc.contributor.advisorRamírez Silva, Ana Beatriz
dc.contributor.authorVargas Molano, Andrés Felipe
dc.contributor.evaluatorMartínez Carrillo, Fabio
dc.contributor.evaluatorMiranda Mercado, David Alejandro
dc.date.accessioned2023-11-10T21:02:04Z
dc.date.available2023-11-10T21:02:04Z
dc.date.created2023-11-07
dc.date.issued2023-11-07
dc.description.abstractLa tomografía computarizada por ultrasonido es una nueva tecnología de imágenes actualmente investigada para la adquisición de imágenes médicas. Ha despertado interés porque es una técnica no invasiva que genera imágenes a partir de la propagación de ondas de ultrasonido a través del tejido, permitiendo así inferir propiedades del tejido de forma indolora y sin radiaciones ionizantes. Sin embargo, el estándar de oro para el cribado del cáncer de seno es la mamografía, a pesar de presentar algunas limitaciones como la alta tasa de falsos positivos y la exposicion a radiación. Aquí, investigamos si la combinación de características radiómicas de ambas modalidades de imágenes Tomografía computarizada por ultrasonido y mamografía puede mejorar el rendimiento en la detección de lesiones mamarias. Realizamos un ensayo in-silico para la detección de lesiones mamarias. Primero, construimos un conjunto de fantomas mamarios virtuales utilizando VICTRE: 58 fantomas con lesiones mamarias y 58 fantomas sin lesiones. Luego, simulamos la adquisición de imágenes de ultrasonido utilizando la técnica de inversión de forma de onda completa y la adquisición de imágenes mamográficas utilizando el software de simulación de imágenes de rayos X MCGPU. Posteriormente, extrajimos un conjunto de características radiómicas de ambas modalidades de imagen. Finalmente, se evaluó el rendimiento del análisis radiómico multimodal para la tarea de detección de lesiones en términos de AUC y se comparó con el uso de una sola modalidad de imagen. En general, la combinación de ambas modalidades mostró mejoras estadísticamente significativas con AUC de 0,88 (IC: 0,82-0,95) en comparación con el uso de una única modalidad de imagen, con AUC de 0,77 (IC: 0,68-0,86) y 0,81 (IC: 0,73-0,89) para mamografía y tomografía computarizada por ultrasonido, respectivamente. La tomografía computarizada por ultrasonido basada en inversión de onda completa mejoró la detección de lesiones mamarias en combinación con la mamografía.
dc.description.abstractenglishUltrasound computed tomography (USCT) is a new imaging technology currently investigated for the acquisition of medical images. It has drawn a lot of interest because it is a non invasive technique that generates images based on the propagation of ultrasound waves through the tissue, thus allowing to infer tissue properties painlessly and without ionizing radiation. However, the gold standard for breast cancer screening is mammography, despite presenting some limitations such as the high rate of false positives and the fact that the patient must undergo radiation. Here, we investigated whether the combination of radiomic features from both USCT imaging modalities and full-field digital mammography (FFDM) can improve performance in detecting breast lesions. We carried out an in-silico trial for breast lesion detection. First, we constructed a set of virtual breast phantoms (VBPs) using VICTRE (United States Food and Drugs Administration): 58 VBPs with breast lesions and 58 VBPs without lesions. Then, we simulated ultrasound image acquisition using the Full-Waveform Inversion technique, and mammographic image acquisition using the MCGPU X-ray imaging simulation software. Subsequently, we extracted a set of radiomic features from both imaging modalities. Finally, the performance of multimodal radiomic analysis for the lesion detection task in terms of AUC was evaluated and compared against using only one imaging modality. Overall, the combination of both modalities showed statistically significant improvements with AUC of 0.88 (CI: 0.82-0.95) compared to using a single imaging modality, with AUCs of 0.77 (CI: 0.68-0.86) and 0.81 (CI: 0.73-0.89) for mammography and USCT, respectively. FWI-based USCT improved the detection of breast lesions in combination with mammography.
dc.description.cvlachttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001784029
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ingeniería Electrónica
dc.description.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9828-4248
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/15274
dc.language.isoeng
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería Electrónica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectAnálisis radiómico
dc.subjectCáncer de seno
dc.subjectAnálisis multimodal
dc.subjectUltrasonido
dc.subjectMamografía
dc.subject.keywordRadiomic Analysis
dc.subject.keywordBreast Cancer
dc.subject.keywordMultimodal Analysis
dc.subject.keywordUltrasound
dc.subject.keywordMammography
dc.titleAnálisis radiómico multimodal con mamografía digital de campo completo e imágenes de seno basadas en ultrasonido
dc.title.englishMultimodal Radiomic Analysis with Full-Field Digital Mammography and Ultrasound-Based Breast Imaging
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
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