Automatic localization of regions of interest (roi) in mammography images

Abstract

En el análisis mamográfico, los radiólogos saben que la interpretación de diferentes patrones de imagen cambia con su localización en el seno. Sin embargo, la localización anatómica de características de imagen no es considerada por muchos de los sistemas de diagnóstico asistido por computador (CAD) propuestos en el estado del arte. De este modo, el rendimiento de tales sistemas puede ser incrementado al considerar regiones de interés (ROI) anatómicas en el análisis de imágenes mamográficas. Este trabajo introduce un sistema de detección de ROI que se ajusta automáticamente a la geometría y el tamaño del seno. El sistema propuesto localiza cinco diferentes ROI, el cual ha sido implementado y probado en mamogramas digitalizados. Adicionalmente, fue evaluado su rendimiento en el análisis de imagen mamográfica al estudiar las medidas de características computarizadas de textura en diferentes ROI del seno. Los experimentos fueron conducidos con 504 imágenes tomadas de la base de datos DDSM (Digital Database for Screening Mammography). Los resultados mostraron que las medidas de las características y su correlación con la presencia del cáncer cambian de una región a otra. Finalmente, el rendimiento en la tarea de la detección de imágenes cancerígenas, usando regresión logística, también fue evaluado. Los resultados revelaron que el sistema automático de detección de ROI propuesto supera en rendimiento el método tradicional de ROI cuadradas seleccionadas manualmente en la detección de imágenes cancerígenas.