| |
| Acadêmico(a): Jackson Krause |
| Título: Uber: uma Ferramenta para Realce de Microcalcificações Mamárias |
| |
| Conclusão: |
Este trabalho propôs o desenvolvimento de uma ferramenta para realce de microcalcificações em mamografia digital, onde os objetivos principais foram segmentar os tecidos da mama, realçar as possíveis microcalcificações e circular a maior concentração de microcalcificações presente na imagem.
A ferramenta foi desenvolvida na linguagem Java, fazendo uso das bibliotecas JavaCV e MigLayout, auxiliando nas rotinas de processamento de imagens e criação de interface gráfica, respectivamente.
Com a finalidade de realizar os testes da ferramenta desenvolvida, foi utilizada a base de imagens MIAS MiniMammographic Database (SUCKLING et al., 1994), onde foram escolhidas as 22 imagens que apresentavam microcalcificações. A maior concentração de microcalcificações foi previamente classificada por especialistas e constava na própria biblioteca. Lembrando que esta base foi utilizada devido a grande dificuldade em encontrar-se mamografias digitais (não digitalizadas) para testes, pois tratam-se de dados sigilosos que são de acesso restrito.
Antes de realizar o realce das microcalcificações, foi necessário implementar uma rotina para realizar o pré-processamento das imagens, uma vez que muitas delas possuíam informações na área de filme, irrelevantes para a ferramenta. Esta rotina de pré-processamento mostrou-se muito eficiente, falhando em apenas um caso, onde a informação estava sobreposta à área da mama.
O realce de microcalcificações também mostrou-se eficiente, onde cerca de 95% das imagens tiveram as microcalcificações realçadas com sucesso. Porém, a ferramenta apresentou vários pontos de microcalcificações que não são classificados na biblioteca como tal. Isto ocorre por diversos fatores, que podem ser: pequenas partículas no filme no momento da digitalização das imagens, pontos mais claros presentes na área de músculo da paciente e em alguns casos trata-se mesmo de microcalcificações, porém não listadas pela biblioteca. Lembrando que apenas a maior concentração de microcalcificações é apresentada pela biblioteca.
Com relação ao módulo responsável por demarcar a maior concentração de microcalcificações, este mostrou-se, na medida do possível, eficiente. O índice de acerto de 72,7% ocorreu devido às falsas microcalcificações apresentadas pela ferramenta em alguns casos na etapa anterior e, devido ao raio com valor fixo utilizado na busca de pontos vizinhos.
Destaca-se como limitação da ferramenta este realce indevido em alguns casos, onde para obtenção de resultados mais próximos aos obtidos por especialistas seria necessário tratá-los.
Por fim, este trabalho apresentou funcionalidades que podem servir como base para futuros trabalhos em áreas como visão computacional, processamento de imagens e análises de mamografias digitais.
|
| |
|
