Identificación automática de posibles lesiones mamarias en mamografía digital

Resumen

Una de las causas de muerte más comunes entre la población femenina a nivel mundial es el cáncer de seno, además de ser una de las formas de cáncer más prevalente entre otros tipos de cáncer. El diagnóstico temprano y oportuno es un factor determinante para un tratamiento adecuado de esta enfermedad, incrementando las probabilidades de supervivencia de quienes lo padecen. Con el fin de mejorar la eficiencia y la efectividad del diagnóstico del cáncer de seno, se implementó un sistema de análisis de imágenes, cuyo propósito es servir de apoyo para los radiólogos en la detección de lesiones en las mamografías.

Con el fin de encontrar e identificar lesiones mamarias en las mamografías, se implementaron técnicas de segmentación de imágenes en una Región de Interés (ROI), la cual está relacionada con el área donde está concentrada la densidad mamaria. La densidad mamaria se define como el área más brillante en la imagen mamográfica y que está compuesta por tejido fibroglandular y adiposo; es allí donde es probable que las lesiones mamarias sean expuestas. Este estudio provee una metodología dividida en dos etapas, usando dos técnicas de segmentación principales: 1- una técnica de crecimiento de regiones y 2- una técnica de división y fusión de regiones. Este estudio, además, provee una descripción completa del análisis de las imágenes y las herramientas utilizadas para el desarrollo de los algoritmos.