ALGORITMO DE DETECCIÓN Y CARACTERIZACIÓN DE TUMORES MALIGNOS O BENIGNOS EN MAMOGRAFÍAS

Resumen

El presente trabajo describe una herramienta basada en técnicas de procesamiento de imágenes mamográficas para la clasificación de tumores de mama malignos o benignos. Se utilizaron imágenes de la base de datos MIAS (Mammographic Image Analysis Society) que incluyen anotaciones del tipo de tumor que se visualiza en cada una de ellas. La metodología incluye la implementación de una herramienta que aplica inicialmente técnicas de preprocesamiento o mejoramiento de la calidad de la imagen como el filtrado espacial, las cuales permiten realizar una adecuada extracción del músculo pectoral, para poder minimizar los posibles errores que este puede causar dentro de la detección de los tumores. A continuación, se utiliza una combinación entre técnicas de umbralización y crecimiento de regiones para lograr la segmentación del área perteneciente al tumor. Una vez segmentado y localizado el tumor dentro de la imagen, se procede a su caracterización, por medio de la cuantificación de su área, junto con la proporción en porcentaje con respecto al área de toda la mama. Asimismo, se sabe que el 90% de los tumores malignos, crecen cerca a los conductos mamarios o emigran a los tejidos adiposos. Por esta razón, la metodología propuesta incluye la cuantificación de la distancia del tumor a las estructuras descritas, con el fin de determinar si el crecimiento anormal de células es benigno o maligno. Para la evaluación del desempeño de la herramienta propuesta, se utilizaron 121 imágenes que contenían 67 tumores benignos y 54 imágenes mamográficas de tumores malignos, obteniendo como resultados un error promedio del 20%, una sensibilidad de 77% y una especificidad de 73%.