Detecção de distorção arquitetural em mamografias anteriores<em> Via</em> Análise de Padrões Orientada

Summary

Demonstramos métodos para a detecção de distorção de arquitetura em mamografias anteriores. Estruturas orientadas são analisados ​​usando filtros de Gabor e retratos de fase para detectar locais de irradiando padrões de tecido. Cada local é caracterizada e classificada por meio de medidas para representar padrões spiculating. Os métodos devem auxiliar na detecção de câncer de mama.

Abstract

Demonstramos métodos para a detecção de distorção de arquitetura em mamografias anteriores de casos intervalo de câncer com base na análise da orientação de padrões de tecido mamário em mamografias. Nossa hipótese é que a distorção arquitetural modifica a orientação normal de padrões de tecido mamário em imagens mamográficas antes a formação de massas ou tumores. Nas etapas iniciais de nossos métodos, as estruturas orientadas em uma determinada mamografia são analisados ​​usando filtros de Gabor e retratos de fase para detectar sites de nó-like de irradiar ou interseção padrões de tecido. Cada site detectado é então caracterizada usando o valor do nó, a dimensão fractal, e uma medida de dispersão angular projetado especificamente para representar padrões spiculating associados com distorção arquitetural.

Nossos métodos foram testados com um banco de dados de 106 mamografias anteriores de 56 casos de câncer de intervalo e 52 mamografias de 13 casos normais usando os recursos desenvolvidos para ocaracterização de distorção arquitetural, classificação de padrões através de análise discriminante quadrática e validação com o procedimento leave-one-paciente fora. De acordo com os resultados do receptor sem resposta operar análise característica, nossos métodos têm demonstrado a capacidade de detectar distorção arquitetural em mamografias anteriores, tomada 15 meses (em média) antes do diagnóstico clínico de câncer de mama, com uma sensibilidade de 80% em cerca de cinco falsos positivos por paciente.

Introduction

O câncer de mama é uma das principais doenças que afectam as mulheres e é a segunda principal causa de morte relacionada com câncer entre as mulheres ^1,2. A fim de melhorar a chance de sobrevida eo prognóstico dos pacientes afetados através de um tratamento eficaz nos estágios iniciais do câncer de mama, a doença precisa ser detectada o mais cedo possível. Em análise retrospectiva dos casos de câncer de mama, sinais sutis de anormalidades têm sido observadas em mamografias adquiridas anteriormente ^3,4. Distorção arquitetural é um tal sinal mamográfica localizada de possivelmente estágios iniciais de câncer de mama que é difícil de detectar ^5,6. Os padrões associados são vagamente descrito como distorção da arquitetura normal da mama sem visível massa definida. Distorção arquitetural poderia aparecer nos estágios iniciais da formação de uma massa de mama ou tumor. Nossa hipótese é que mamografias obtida antes da detecção do câncer de mama could conter sinais sutis de estágios iniciais de câncer de mama, em particular distorção, arquitetônico.

Figura 1a mostra uma imagem mamográfica prévia de um caso de câncer detectado tela. A região da anomalia identificada por um radiologista (JELD) é descrito com um retângulo vermelho. A mamografia antes foi feita 24 meses antes do mamograma detecção mostrado na Figura 1b. A mamografia antes tinham sido declarados livres de sinais de câncer na instância original de triagem. Na análise retrospectiva e em comparação com a mamografia de detecção, uma região suspeita relacionada com o local de cancro detectado foi marcado pelo radiologista, e é descrito em vermelho no mamografia antes. A região suspeita contém sinais de distorção da arquitetura, incluindo espículas.

Diagnóstico (CAD) e técnicas de sistemas Computer-aided oferecer o potencial para a obtenção de uma maior sensibilidade na detecção de pãcâncer rua ^2,7-9. No entanto, em comparação com o número de publicações que existem na literatura para a detecção de outros sinais de cancro da mama, tais como massas e calcificações, apenas um pequeno número de estudos foram relatados na detecção da distorção de arquitectura, na ausência de um massa central ^10-17. Sistemas CAD comercialmente disponíveis têm sido encontrados a um mau desempenho na detecção da distorção de arquitectura ^18. Os estudos sobre a detecção de distorção arquitetural em mamografias anteriores de casos detectados na triagem ou intervalo de câncer ^3,4,19-22 poderiam ajudar no desenvolvimento de estratégias para a detecção e tratamento de doenças da mama em seus estágios iniciais, e levar a melhora no prognóstico para o paciente ^23.

Preparação de imagens para o Experimento

Os experimentos foram conduzidos com 158 imagens mamográficas, incluindo 106 mamografias anteriores de 56 indivíduos diagnosticadoscom câncer de mama e 52 imagens de 13 indivíduos normais. Aprovação de Ética para o estudo foram obtidos a partir de Ética em Pesquisa Conselho Conjunto de Saúde, Gabinete do Médico de Bioética da Universidade de Calgary, e da Autoridade Regional de Saúde de Calgary. As imagens foram obtidas a partir de Screen Test: Programa de Alberta para a detecção precoce do cancro da mama ^21,24,25.

As mamografias adquiridas na última visita agendada ao programa de triagem antes do diagnóstico de câncer de fora do programa de triagem foram rotulados como mamografias anteriores de casos de câncer de intervalo. As mamografias diagnósticas correspondentes não estavam disponíveis. Todos com exceção de dois dos 106 mamografias anteriores tinham sido declarados livres de qualquer sinal de câncer de mama no momento da sua aquisição e análise do programa de rastreio, os indivíduos correspondentes às outras duas mamografias foram encaminhados para biópsia. O intervalo de tempo entre o diagnóstico de câncer e mamografias anteriores variou de 1,5 mesess para 24,5 meses, com uma média de 15 meses e desvio padrão de 7 meses. Todas as mamografias anteriores de casos de câncer de intervalo disponíveis no banco de dados foram incluídos no presente estudo, com exceção de seis imagens em que puderam ser identificados sem peças suspeitas.

As mamografias tela de película foram digitalizadas na resolução espacial de 50 mm e resolução em escala de cinza de 12 bits por pixel, utilizando o scanner a laser Lumiscan 85 (Lumisys, Sunnyvale, CA). Um radiologista especialista especializado em mamografia (JELD) revisou todos os 106 mamografias anteriores de casos de câncer de intervalo e marcou as regiões suspeitos de distorção arquitetural com caixas retangulares com base nos relatórios disponíveis no imaging ou biópsia subseqüente, ou por inspeção detalhada das mamografias . Dos 106 imagens mamográficas anteriores no conjunto de dados utilizado no presente estudo, 38 imagens têm distorção arquitetural visível, e os restantes 68 imagens contêm questionável ou não claramente evident distorção arquitetural. Cada mamografia anterior contém um único local de distorção arquitetural, como identificado pela caixa retangular elaborado pelo radiologista. A largura média, altura e área de 106 peças suspeitas de imagens marcadas pelo radiologista de 56 mm, 39 mm, e 2274 milímetro ^2, com desvio padrão de 11,8 mm, 11,6 milímetros, e 1073,9 milímetros ^2, respectivamente.

Protocol

1. Visão Geral da Metodologia No nosso procedimento, locais potenciais de distorção arquitetural em mamografias são detectados automaticamente através da análise de padrões de textura orientada com a aplicação de um banco de filtros Gabor 26 e modelagem da fase retratos 11,27. Os locais detectados são então processadas através das etapas de extração de recursos ou medidas para caracterizar distorção arquitetural, o desenvolvimento de um classifica…

Representative Results

As três características, a saber, o valor do nó, FD e H F, os valores da AUC fornecidas de 0,61, 0,59 e 0,64, respectivamente, quando cada recurso foi utilizado em sua própria. O uso combinado dos três recursos fornecidos melhor desempenho com AUC = 0,70. A curva Froc obtido com a combinação de três características é mostrado na Figura 11, o que indica uma sensibilidade de 80% em 5,6 PQ / paciente e 89% em 7,5 PQ / paciente. O uso de apenas o valor do nó forneceu uma sensi…

Discussion

Nós apresentamos uma série de técnicas sofisticadas de processamento digital de imagens e reconhecimento de padrões, também conhecido como aprendizado de máquina e CAD, para a detecção de distorção arquitetural em mamografias anteriores de casos de câncer de intervalo. Os métodos são baseados na análise dos padrões de textura orientada presentes em imagens mamográficas. Nossos métodos, incluindo vários outros recursos propostos em nossos trabalhos relacionados, são capazes de detectar sinais precoces …