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Caracterización de Patrones Anormales en Mamografías

Narváez Espinoza, Fabián Rodrigo (2016) Caracterización de Patrones Anormales en Mamografías. Doctorado thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá.

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Resumen

Abstract. Computer-guided image interpretation is an extensive research area whose main purpose is to provide tools to support decision-making, for which a large number of automatic techniques have been proposed, such as, feature extraction, pattern recognition, image processing, machine learning, among others. In breast cancer, the results obtained at this area, they have led to the development of diagnostic support systems, which have even been approved by the FDA (Federal Drug Administration). However, the use of those systems is not widely extended in clinic scenarios, mainly because their performance is unstable and poorly reproducible. This is due to the high variability of the abnormal patterns associated with this neoplasia. This thesis addresses the main problem associated with the characterization and interpretation of breast masses and architectural distortion, mammographic findings directly related to the presence of breast cancer with higher variability in their form, size and location. This document introduces the design, implementation and evaluation of strategies to characterize abnormal patterns and to improve the mammographic interpretation during the diagnosis process. The herein proposed strategies allow to characterize visual patterns of these lesions and the relationship between them to infer their clinical significance according to BI-RADS (Breast Imaging Reporting and Data System), a radiologic tool used for mammographic evaluation and reporting. The obtained results outperform some obtained by methods reported in the literature both tasks classification and interpretation of masses and architectural distortion, respectively, demonstrating the effectiveness and versatility of the proposed strategies., Resumen. La interpretación de imágenes guiada por computador es una área extensa de investigación cuyo objetivo principal es proporcionar herramientas para el soporte a la toma de decisiones, para lo cual se han usado un gran número de técnicas de extracción de características, reconocimiento de patrones, procesamiento de imágenes, aprendizaje de máquina, entre otras. En el cáncer de mama, los resultados obtenidos en esta área han dado lugar al desarrollo de sistemas de apoyo al diagnóstico que han sido incluso aprobados por la FDA (Federal Drug Administration). Sin embargo, el uso de estos sistemas no es ampliamente extendido, debido principalmente, a que su desempeño resulta inestable y poco reproducible frente a la alta variabilidad de los patrones anormales asociados a esta neoplasia. Esta tesis trata el principal problema asociado a la caracterización y análisis de masas y distorsión de la arquitectura debido a que son hallazgos directamente relacionados con la presencia de cáncer y que usualmente presentan mayor variabilidad en su forma, tamaño y localización, lo que altera los resultados diagnósticos. Este documento introduce el diseño, implementación y evaluación de un conjunto de estrategias para caracterizar patrones anormales relacionados con este tipo de hallazgos para mejorar la interpretación y soportar el diagnóstico mediante la imagen mamaria. Los modelos aquí propuestos permiten caracterizar patrones visuales y la relación entre estos para inferir su significado clínico según el estándar BI-RADS (Breast Imaging Reporting and Data System) usado para la evaluación y reporte mamográfico. Los resultados obtenidos han demostrado mejorar a los resultados obtenidos por los métodos reportados en la literatura en tareas como clasificación e interpretación de masas y distorsión arquitectural, demostrando la efectividad y versatilidad de las estrategia propuestas.

Tipo de documento:Tesis/trabajos de grado - Thesis (Doctorado)
Colaborador / Asesor:Romero Castro, Edgar Eduardo
Información adicional:Doctor en Ingeniería - Ingeniería Mecánica y Mecatrónica. Caracterización de Patrones Anormales en Mamografías Area de Investigación: Diagnostico asistido por computador, Procesamiento digital de Imágenes médicas
Palabras clave:Breast Masses, BI-RADS, Architectural distortion, Patterns Recognition, Multiresolution image analysis, Content based Image Retrieval, Cáncer de mama, Nódulos de Mama, Distorsión Arquitectural, Reconocimiento de Patrones, Análisis Multiresolución, Recuperación de Imágenes basado en Contenido
Temática:6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology
6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology > 61 Ciencias médicas; Medicina / Medicine & health
Unidad administrativa:Sede Bogotá > Facultad de Ingeniería > Departamento de Ingeniería Mecánica y Mecatrónica > Ingeniería Mecatrónica
Código ID:56605
Enviado por : Ing. Fabian Rodrigo Narvaez Espinoza
Enviado el día :11 May 2017 16:21
Ultima modificación:11 May 2017 16:32
Ultima modificación:11 May 2017 16:32
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