EIR – sistema inteligente para detecção e classificação de calcificações em mamografias

Abstract

O câncer de mama é o câncer que mais mata mulheres no Brasil. O diagnóstico precoce ainda é a principal arma na luta contra esta doença e para isto o principal exame para identificação de um possível carcinoma é a mamografia de rastreio. Esse tipo de exame é realizado em mulheres assintomáticas e tem o objetivo de localizar calcificações antes que cresçaam e se espalhem na mama. Isso se deve ao fato de que a maioria dos tumores são detectados, mamograficamente, pela presença de calcificações. Porém, a diferenciação entre calcificações malignas e benignas, ainda é uma tarefa bastante complexa devido ao alto nível de ruídos e tecidos mamários presentes em uma imagem mamográfica, podendo acarretar erros de decisão por parte do especialista que analisa a imagem. Para tentar resolver este problema e possibilitar diagnósticos mais eficientes e precisos, sistemas de Computer Aided Diagnosis (CAD) vêm sendo cada vez mais estudados. A proposta deste trabalho é o desenvolvimento de um sistema, denominado de EIR, para localizaçãp, extração de características e classificação de áreas de interesse nos mamogramas de mulheres assintomáticas submetidas à rastreamento mamográfico. O sistema foi treinado com 37 imagens mamográficas classificadas na categoria 4 pelo Breast Imaging-Reporting and Data System (BIRADS), todas com suspeição de malignidade, destas imagens, 85 regiões de interesse foram extraídas por um radiologista. Para garantir um melhor treinamento do EIR, o conjunto de dados foi aumentado artificialmente através de transformações afins, gerando um total de 255 imagens de treino. O treinamento do EIR foi avaliado através de diversas métricas, tais como Acurácia, Precisão, Recall e F1 Score. Ao fim do treinamento, EIR atingiu uma taxa de 99% de acurácia, 99% de precisão, uma sensibilidade de 99% e uma taxa de F1 Score de 0.99 no conjunto de testes. Estes resultados indicam uma potencial relevância para auxiliar, como segunda leitura ou suporte, o especialista no diagnóstico do câncer de mama que se manifesta pela presençaa de calcificações em mamografias. Nas próximas etapas da pesquisa, é pretendido melhorar a qualidade dos modelos utilizados, desenvolver uma interface gráfica amigável para o uso dos especialistas e paralelização do código, para um treinamento e predição mais rápidas.