Métodos e análise para seg- mentação de imagens ultrasso- nográficas da ma...

O uso do ultra-som como método de diagnóstico por imagem se transformou em um grande aliado da medicina para detecção de nódulos mamários. Além de não invasivo e não utilizar radiação ionizante, é o método mais indicado para investigação de mamas densas (jovens). Este projeto faz uma análise de segmentação para imagens ultrassonográficas de mama, utilizando métodos variados de segmentação visando a um estudo de métricas para avaliação de desempenho e de contorno do nódulo para auxílio na padronização do diagnóstico do carcinoma mamário. As primeiras etapas tratam de melhorias de contraste e nitidez da imagem para aumentar a confiabilidade do sistema de segmentação. O processamento de cada imagem é realizado por etapas divididas em: aquisição, pré-processamento e segmentação. Para o pré-processamento é extraída a região de interesse para a obtenção das medidas e a imagem é filtrada para extração do ruído tipo speckle característico de imagens ultrassonográficas. A segmentação de imagens ocorre por técnicas morfológicas de processamento de imagens, a fim de estabelecer um procedimento de comparação de desempenho e qualidade do resultado. Ou seja, o estudo das métricas e segmentação de imagens permite definir a melhor relação para padronização do processo de avaliação e classificação de imagens ultrassonográficas de nódulos mamários. Os resultados foram avaliados qualitativa e quantitativamente por meio de inspeção visual e capacidade de detecção de estruturas nas imagens contatando-se assertividade do programa para o pré-processamento com Filtro Difusor Anisotrópico para minimização do ruído e segmentação pelo método de Canny.

Palavras-chave em Inglês

Ultrasound images
Speckle
Segmentation

Resumo em Inglês

The use of ultrasound as a method for image diagnostic has become a big ally to detect breast cancer. In addition to being non-invasive and not using ionizing radiation, it is the best method for investigation of dense (or/and young) breasts. This project is an analysis of segmentation for breast ultrasound images, using a variety of methods to metrics study for performance evaluation and boundary node detection to aid in standardizing the diagnosis of breast carcinoma. The first steps deal with improvements of contrast and sharpness to increase the reliability of segmentation system. The processing of each image is divided into acquisition, preprocessing and segmentation. To pre-process is extracted a region of interest for the measurements and the image is filtered to extract the speckle type noise characteristic of ultrasound images. Image segmentation is done by morphological image processing techniques to set a procedure to compare performance and quality of the result. So, the study of metrics and segmentation allows the best standard to evaluate and classify ultrasound images of breast nodules. The results were evaluated qualitatively and qualitatively by visual inspection and detection capacity of structures in the images proving the assertiveness about pré-processing Anisotropic Diffusion filter to noise minimize and Canny segmentation.

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Data de Publicação

2012-04-02

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