Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26605
ORCID:  http://orcid.org/0000-0003-1915-9137
Document type: Dissertação
Access type: Acesso Aberto
Title: Proposta de uma metodologia para suavização de ruído em imagens mamográficas de mamas densas
Alternate title (s): Proposal of a methodology for denoising in mammographic images of dense breasts
Author: Costa Júnior, Carlos Alberto
First Advisor: Parocinio, Ana Claudia
First member of the Committee: Cunha, Diego Merigue da
Second member of the Committee: Angelo, Michele Fúlvia
Summary: O câncer de mama é o mais comum entre as mulheres e também uma das maiores causas de óbitos por câncer. Pesquisas apontam que o diagnóstico precoce do tumor pode aumentar a chance de tratamento da doença e, atualmente, o método mais eficaz para o rastreamento e detecção precoce é a mamografia. Contudo, durante o processo de aquisição de imagem há a inserção de ruído no sinal, isso ocorre devido a instrumentação, erros de transmissões e compressão. Usualmente o ruído é quantificado pela porcentagem de sinais que estão corrompidos e os tipos mais comuns na mamografia são: quântico e gaussiano. Por essa razão realizar processos para a remoção ou suavização dos ruídos presentes na imagem mamográfica se torna essencial para a obtenção de uma imagem de melhor qualidade para facilitar a detecção de algum achado na mama. Este trabalho utilizou alguns filtros conhecidos na literatura como: Média, Wiener, Frost, Lee e Wavelet (Coiflets e Fejer-Korovkin), para realizar o processamento de 80 imagens mamográficas provenientes de 4 bancos de imagens, sendo 20 imagens de cada banco. Todas as imagens foram laudadas como BI- BIRADS de densidade categoria 4. A performance dos filtros foi avaliada de forma quantitativa por meio dos seguintes parâmetros de qualidade em imagem: Relação do Sinal Ruído (SNR), Pico da Relação Sinal Ruído (PSNR), Índice de Similaridade Estrutural (SSIM) e Measure of Enhancement (EME). Após o processamento com estes filtros, foi proposta uma nova metodologia em que foi feita uma combinação entre os filtros Wiener, Coiflets 5 e Fejer-Korovkin 22. A metodologia proposta se mostrou eficaz para alguns grupos de imagens, pricipalmete considerando a métrica de contraste EME, onde as combinações, além de mostrar que se tem um aumento de contraste em alguns casos, na maioria das vezes mantem os valores de EME em relação a imagem original, indicando que com a metodologia proposta tem-se menos borramento no processo de suavização do ruído. Porém na maioria as wavelets e o filtro de wiener resultaram em maiores valores de PSNR e SNR.
Abstract: Breast cancer is more common among women and is one of the biggest causes of death. Research shows that early diagnosis of the tumor may increase the chance of the disease occurring, and currently the most effective for screening and early detection is a mammogram. However, during the image acquisition process there is the insertion of noise into the signal, this is due to instrumentation, transmission errors and compression. Usually the noise is quantified by the percentage of signs that are corrupted and the most common types in mammography are quantum and gaussian. For this reason, use denoising processes to remove the noise present in the mammographic image becomes essential to obtain an image of better quality and thus facilitate the detection of some finding in the breast. This work used some filters known in the literature as Medium, Wiener, Frost, Lee and Wavelet (Coiflets and Fejer-Korovkin), to perform the mammographic image processing from 4 datasets, whose images were lauded as BI-RADS of category density 4. The performance of the filters was quantitatively evaluated using the following image quality parameters: Signal to Noise-Ratio (SNR), Peak Signal to Noise-Ratio (PSNR), Structural Similarity Index (SSIM) and Measure of Enhancement (EME). After processing with these filters, a new methodology was proposed in which a combination was made between the filters that obtained the best results. The proposed methodology proved to be effective for some groups of images, mainly considering the contrast metric, EME, where the combinations, in addition to showing that there is an increase of contrast in some cases, in the most of these maintain the EME values in relation to image, indicating that with the proposed methodology there is less blurring in the noise smoothing process. However, most wavelets and the wiener filter resulted in higher values of PSNR and SNR.
Keywords: Câncer de Mama
Denoising
Filtros Digitais
Mamografia
Ruído
Wiener
Wavelet
Frost
Lee
Média
Area (s) of CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA::BIOENGENHARIA::PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOLOGICOS
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Program: Programa de Pós-graduação em Engenharia Biomédica
Quote: COSTA JÚNIOR, Carlos Alberto. Proposta de uma metodologia para suavização de ruído em imagens mamográficas de mamas densas. 2019. 78 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Biomédica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019. Disponível em: http://dx.doi.org/10.14393/ufu.di.2019.2036
Document identifier: http://dx.doi.org/10.14393/ufu.di.2019.2036
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26605
Date of defense: 7-Jun-2019
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