Impact of image and feature harmonization on the computerized analysis of mammograms

Uno de los principales desafíos que enfrentan los algoritmos de análisis de imágenes médicas es la reducida capacidad de generalización debido a las diferencias entre los conjuntos de datos utilizados para el desarrollo y los utilizados para pruebas externas. En el análisis automatizado de mamografías para la investigación del cáncer de seno, este problema se ha abordado mediante la incorporación de técnicas de armonización de preprocesamiento de imágenes o posprocesamiento de características. Esta investigación tiene como objetivo evaluar el impacto de las técnicas de armonización en el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático para la evaluación del riesgo de cáncer de seno. Realizamos un estudio retrospectivo de casos y controles sobre 147 mamografías adquiridas con sistemas mamográficos de dos proveedores diferentes y consideramos el impacto de las técnicas de armonización en tres entornos experimentales diferentes: 1) Intra-proveedor, cuando tanto las imágenes de entrenamiento como las de prueba se capturan con sistemas del mismo proveedor 2) Inter-proveedor, cuando las imágenes de entrenamiento y prueba se capturan con sistemas de diferentes proveedores y 3) Proveedor mixto, cuando el entrenamiento y las pruebas incluyen imágenes de ambos proveedores. Nuestros resultados muestran que el preprocesamiento de imágenes puede tener un impacto perjudicial en el rendimiento en entornos intra-proveedor; el uso conjunto del preprocesamiento de imágenes y el posprocesamiento de características es beneficioso en entornos inter-proveedor; y el entorno de proveedor mixto no parece verse afectado significativamente por la armonización.

Keywords

ARMONIZACIÓN, ANÁLISIS PARÉNQUIMATOSO, CÁNCER DE SENO, ANÁLISIS COMPUTARIZADO DE MAMOGRAFÍA

URI

https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/15727

Collections

Ingeniería Electrónica

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