Uma Metodologia de Auxílio ao Diagnóstico de Doenças de Mama a Partir de Termografias Dinâmicas

O câncer de mama é o que mais acomete as mulheres em todo o mundo. Assim, técnicas de rastreio estão em constante desenvolvimento a fim de detectar a doença em estágios cada vez mais iniciais. A análise de imagens de termografia dinâmica surge como mais uma ferramenta no auxilio ao diagnóstico de doenças da mama. Nesta tese, foram utilizadas imagens térmicas capturadas pelo protocolo dinâmico onde, após o resfriamento das mamas induzido por uma corrente de ar, 20 imagens sequenciais com intervalos de 15 segundos entre elas foram capturadas durante o processo de retorno ao equilíbrio térmico com o ambiente da paciente. As imagens estão armazenadas no Database for Mastology Research with Infrared Image - DMR-IR, acessível no endereço eletrônico http://visual.ic.uff.br/dmi. Após a obtenção das imagens térmicas sequenciais de cada paciente, foram extraídas as matrizes de temperatura e novas imagens quantizadas em escala de cinza foram geradas. Em seguida, as regiões de interesse (Regions of Interest - ROIs) das imagens em escala de cinza foram segmentadas e, a partir delas, também as ROIs das matrizes de temperatura foram obtidas. Destas, foram extraídas características diversas (estatística, baseadas em agrupamento, comparação de histogramas, geometria fractal, índices de diversidade e estatística espacial). Destas características, foram geradas séries temporais que foram decompostas em 9 subséries de diferentes cardinalidades. As melhores características foram selecionadas e classificadas pela Máquina de Vetores de Suporte (MVS), utilizando-se o método de validação cruzada Leave-One-Out. Obteve-se para uma amostra de 64 mamas (32 saudáveis e 32 com alguma anomalia), uma acurácia de 100%, selecionando-se 6 características. Foram realizados testes com 12 novas mamas que não participaram da etapa de desenvolvimento da metodologia. Com elas, também o método alcançou acurácia de 100%. Ao final, foi proposta uma metodologia de sistema de auxílio ao diagnóstico por computador (CAD) baseado em termografias sequenciais.

Autor: Thiago Alves Elias da Silva (Tese de doutorado)

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