Detección de microcalcificaciones mamarias agrupadas (2017)
Las microcalcificaciones mamarias son lesiones no palpables que están presentes aproximadamente en el 55% de los casos de cáncer de mama. Son un hallazgo muy frecuente en mamografías y pueden ser un indicador de esta enfermedad en sus primeras fases.Se implementaron dos métodos para el realce de microcalcificaciones mamarias basado en análisis multirresolución a través de la transformada wavelet. Luego, se segmentaron los candidatos utilizando umbralización, donde el umbral se determinó a través de los parámetros estadísticos de la distribución de coeficientes wavelet. Después, se clasificaron los objetos por su longitud y mediante un algoritmo de agrupamiento basado en densidad se detectaron los candidatos a microcalcificaciones mamarias agrupadas. En este trabajo se comparó el realce y la segmentación de microcalcificaciones utilizando diferentes funciones de las familias wavelet: symlet, daubechies y coiflet. Para el algoritmo propuesto, la función que presentó el mejor resultado en la detección de candidatos a microcalcificaciones mamarias fue daubechies de orden 16, con una especificidad de 68% una sensibilidad de 77% y un valor predictivo positivo de 72 %. La función coiflet de orden 3 presentó los valores más bajos en la prueba. El algoritmo detecta las agrupaciones de microcalcificaciones mamarias en la mayoría de mamografías. En las pruebas de sensibilidad, especificidad y valor predictivo positivo no hay una variación muy significativa entre las funciones wavelets. Sin embargo, las familias daubechies y symlet presentan los mejores resultados