SISTEMA PARA LA SEGMENTACIÓN Y CLASIFICACIÓN DEL TEJIDO DENSO EN IMÁGENES MAMOGRÁFICAS USANDO APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
La densidad mamaria es uno de los factores de riesgo más importantes para estimar el cáncer de seno. Una mayor densidad indica una mayor probabilidad de desarrollar esta enfermedad y además, hace que sea más propenso que un radiólogo pase por alto lesiones pequeñas. Actualmente, existen técnicas bas...
- Autores:
-
Bravo Bravo, Maria Angelica
Cabeza Gutiérrez, Natalia Johana
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Industrial de Santander
- Repositorio:
- Repositorio UIS
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/15178
- Palabra clave:
- Densidad mamaria
Cáncer
Clasificación
Aprendizaje automático
Segmentación
Interfaz de software
Breast density
Cancer
Classification
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Segmentation
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System for Segmentation and Classification of Dense Tissue in Mammographic Images using Machine Learning |
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Densidad mamaria Cáncer Clasificación Aprendizaje automático Segmentación Interfaz de software Breast density Cancer Classification Machine learning Segmentation Software interface |
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Breast density Cancer Classification Machine learning Segmentation Software interface |
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La densidad mamaria es uno de los factores de riesgo más importantes para estimar el cáncer de seno. Una mayor densidad indica una mayor probabilidad de desarrollar esta enfermedad y además, hace que sea más propenso que un radiólogo pase por alto lesiones pequeñas. Actualmente, existen técnicas basadas en aprendizaje automático y aprendizaje profundo para estimar la densidad mamaria. Sin embargo, la mayoría de estas técnicas se encuentran en etapa de desarrollo, lo que dificulta su uso por no expertos en el área de análisis computacional de imágenes. El objetivo de este trabajo es integrar desarrollos recientes encontrados en el estado del arte a través de una interfaz de software independiente que pueda ser usada por médicos para la segmentación y estimación de la densidad mamaria en imágenes de mamografía digital de campo completo. La interfaz de software se diseñó usando Qt Designer para aspectos gráficos y el lenguaje de programación Python, específicamente su módulo PyQt5, para el manejo de estas herramientas. Se realizó un estudio en lectores no expertos con cuarenta participantes para evaluar el desempeño de la interfaz de software diseñada. El análisis cuantitativo de los resultados de segmentación obtenido por los usuarios con las segmentaciones manuales hechas por lectores expertos obtuvo PD-errors entre 7.5% y 10.1%. Además, se evaluaron aspectos cualitativos de la interfaz, tales como disposición, eficiencia y satisfacción del usuario, concluyendo que el software desarrollado es considerado intuitivo, fácil de usar, completo y se desempeña de acuerdo a las expectativas del usuario. Con este trabajo, se pretende servir de base para una futura validación clínica de biomarcadores basados en densidad para la evaluación del riesgo de cáncer de seno. |
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Actualmente, existen técnicas basadas en aprendizaje automático y aprendizaje profundo para estimar la densidad mamaria. Sin embargo, la mayoría de estas técnicas se encuentran en etapa de desarrollo, lo que dificulta su uso por no expertos en el área de análisis computacional de imágenes. El objetivo de este trabajo es integrar desarrollos recientes encontrados en el estado del arte a través de una interfaz de software independiente que pueda ser usada por médicos para la segmentación y estimación de la densidad mamaria en imágenes de mamografía digital de campo completo. La interfaz de software se diseñó usando Qt Designer para aspectos gráficos y el lenguaje de programación Python, específicamente su módulo PyQt5, para el manejo de estas herramientas. Se realizó un estudio en lectores no expertos con cuarenta participantes para evaluar el desempeño de la interfaz de software diseñada. El análisis cuantitativo de los resultados de segmentación obtenido por los usuarios con las segmentaciones manuales hechas por lectores expertos obtuvo PD-errors entre 7.5% y 10.1%. Además, se evaluaron aspectos cualitativos de la interfaz, tales como disposición, eficiencia y satisfacción del usuario, concluyendo que el software desarrollado es considerado intuitivo, fácil de usar, completo y se desempeña de acuerdo a las expectativas del usuario. Con este trabajo, se pretende servir de base para una futura validación clínica de biomarcadores basados en densidad para la evaluación del riesgo de cáncer de seno.PregradoIngeniero ElectrónicoBreast density is one of the strongest risk factors for breast cancer. Higher density indicates a major probability of developing the disease and also increases the likelihood of radiologists missing small lesions. Currently, there are techniques based on machine learning and deep learning for estimating breast density. However, most of these techniques are in the development stage, which hinders their utilization by clinicians without experience in computational image analysis. The aim of this work is to integrate recent developments in the state of the art through a standalone software interface that can be used by clinicians for breast density segmentation of full field digital mammograms. We designed this software interface using Qt Designer for graphical aspects and Python programming language, specifically its module PyQt5, for managing these tools. We conduct a non-expert reader study with forty subjects for evaluating the performance of the designed software interface. Quantitative analysis comparing the segmentation results obtained by the users with ground-truth segmentations obtained from experts readers yielded PD-errors between 7.5% and 10.1%. We also evaluated our interface based on qualitative aspects such as disposition, efficiency and user satisfaction, and concluded that the developed software is considered intuitive, easy to use, complete and performed as users expected. This work aims to serve as a baseline for further clinical validation of density-based biomarkers for breast cancer risk assessment.application/pdfengUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingeníerias FisicomecánicasIngeniería ElectrónicaEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y TelecomunicacionesDensidad mamariaCáncerClasificaciónAprendizaje automáticoSegmentaciónInterfaz de softwareBreast densityCancerClassificationMachine learningSegmentationSoftware interfaceSISTEMA PARA LA SEGMENTACIÓN Y CLASIFICACIÓN DEL TEJIDO DENSO EN IMÁGENES MAMOGRÁFICAS USANDO APRENDIZAJE AUTOMÁTICOSystem for Segmentation and Classification of Dense Tissue in Mammographic Images using Machine LearningTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bccehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fORIGINALDocumento.pdfDocumento.pdfapplication/pdf504724https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/86265d68-ffc1-4e90-9c95-34d75ea3753c/downloadcbc4a1fb554fc9ea3a507aabec35cbb9MD51carta de autorización.pdfcarta de autorización.pdfapplication/pdf165799https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/f0af7385-64b4-44e3-a51f-031548595d17/downloadf463e23e3a5807f0d65e9d6d56cad774MD52Nota de proyecto.pdfNota de proyecto.pdfapplication/pdf345145https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/f2e79651-1964-484f-8af7-b6bed9fb05fd/downloade3dfdf3b79d173db5364636309f9a1bfMD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82237https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/73af2ca5-73f0-4d45-b403-aecf79dcaf75/downloadd6298274a8378d319ac744759540b71bMD5420.500.14071/15178oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/151782023-11-08 08:46:36.458http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.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 |