Filtrop ara tratatamiento de mamografías

1. Recuperación de las imágenes mamográficas
usando un modelo de degradación: Filtro de
Bosso
Miguel Bustamante S.

2. Cáncer de Mama
● El cáncer de mama en uno de las cánceres
frecuentes en mujeres, y se nota una tendencia al
alza en los países desarrollados. De hecho, en los
aparece que es la primera causa de muerte por
cáncer de mujer. Esta enfermedad es una de las
principales causas de muertes de las mujeres
entre 15 y 54 años. Se estima que fallecen
410.712 mujeres alcanzando un nivel incidencia
estandarizada de 37,4 por 100.000 mujeres con
un total de 1.151.298 casos nuevos en mundo.
[Ministerios de Salud,(Ministerio de Salud, 2011].

3. Prevención
● La prevención es la herramienta mas
adecuada para prevenir esta
enfermedad. La auto palpación, es
una herramienta que se recomienda,
pero si se detecta alguna dureza, y
si es maligno, lo mas probable es
que ya sea tarde para una curación.

4. Mamografo
● La mamografía, es
una imagen de la
mama plana, que
es atravesada por
el has de ratos X
de baja energía
(menor de 30 kev)

5. Mounting a mammogram

6. Micro Calcifications

7. X-ray Sources
X-rays are electromagnetic
waves of the order of 10
keV - 100 keV.
The transitions of the
layers K, L and M of atoms
produce photons of this
energy.
The deceleration of the
electrons in the material
produces radiation,
bremsstrahlung.

8. X-ray Tubo

9. Espectrum Característico

10. Efecto predominante en la
interacción de los rayos X con la
matria
Efecto foloeléctrico
Efecto Comptom

11. Ley de Atenuación
I ( x )  I ex Io, Intensidad
0 incidente
μ, Coeficiente de
atenuación lineal
X, espesor.
I (x), intensidad
saliente
I0 I(x)
x

12. Coeficiente de atenuación lineal
(Agua)
Rango de la energía
de los rayos X

13. Tecnica Radiográfica
La imgen que se obtiene depende de las
condiciones Física: Kilo voltaje y corriente
empleada en la técnica radiográfica.
50 keV para manos y piernas
20-30 kev for mamografía*

14. Tipo de Radiografía II:
mammografía
 El tejido de la mama es suave, del
tipo grandular.
 La energía usada para la
obtenmción de estas imáganes s
del orden de 25 Kev máximo

15. Estado actual
● Aplicaciones de redes neuronales y transformada
de Wavlet (Dheeba, Jalbert Singh, N Tamil Selvi, S)
(Mane, SA Kulhalli, KV) (Nithya, Santhy)
● Detection of breast cancer in mammograms - a
survey,Gabor(Abinaya, S; Sivakumar, R; Karnan,
M)
● Metodos estadśitico: Naive Bayes (Nithya); K-means:
maglinidad (Widodo, Suryarini Hermita,
Matrissya Agustiyani, Nur Putri Hanum, Yuhilza)

16. Física de la Formación de la
Imagen
Haz de X-ray
Tejido
mamario
Detector digital
Ondas Esféricas
r

El haz principal interactua con
la materia, produciendo una
radiación secundaria. Esta
radiación secundaria se
propaga en el medio, como
ondas esféricas.
d

17.  La intensidad de las ondas esféricas deacen como
I ' / r2
 Además, se atenúan por que están en un medio material: Tejido
I 'er / r 2

18. Intensidad I(x,y)
μr

2
H(x, y) I e δ(r) I e
'
0
  μd
 
0 r
 I0 Conocido (Máxima Intensidad)
  desconocido, I0‘ y d: Variables Libres
 El valor dec  depende de la posición, y de ahí, que
el filtro cambia punto a punto.

19. Calculation of the unknown
parameters
 Approximation
)
μ(x, y) 1
ln(I(x, y)
d
I
0

    
I x y I e
d
( , ) (1 ) 0
z 
d
( , )
'0
2 2
   

z d e
2 2


 
d
d
d


0
( , ) 2
La clave es calcular I0’ (x, y), y sustraer I (x, y), para tener una imagen sin los
efectos secundarios.

20. Resultados en un Fantoma

21. Resultados

22. Otra aplicación: Gamma rays
Original

23. Objetivo del Proyecto
Desarrollar una algoritmo basado en el filtro
de Bosso, de modo que la imagen
resultante tenga disminuido el efecto de la
radiación secundaria y posibilitar un mejor
diagnóstico.

24. Metodología
● Debemos definir el conjuntos de imágenes mamográficas en formato DICOM. Además de las
imágenes, estas den ser acompañadas por exámenes de biopsia e historial, de modo que tengamos
un gold-estandar de referencia, para contrastar los resultados y los resultados de la biopsia.
● Del modelo teórico, establece el rango de valores de los parámetro del filtro de Bosso que va a ser
usados para el estudio y aplicación a las imágenes.
● Debemos programar el algoritmo en un ambiente (servidor) dedicado de trabajo. Con las
imágenes seleccionadas, se procesan cada una de ellas con valores de parámetros establecidos
previamente.
● Para esto de define un criterio de convergencia* (I=0).
● Cada imagen resultante se mostrará a varios expertos en la materia, de modo que den su opinión al
respecto y acotar los valores de los parámetros.
● Procesar nuevamente las imágenes, con los nuevos valores para ser expuestas a los expertos
nuevamente
● Con este rango, buscamos un criterio de convergencia que den cuenta el criterio de los expertos.
● Una vez definido el rango de los parámetros de la función, crear un programa autónomo de modo
que procese la imagen en cualquier plataforma.