Publicação: Análise da segmentação de lesões mamárias por watershed com variação de elementos estruturantes
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CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA
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Resumo
O câncer de mama é o principal tipo de câncer diagnosticado mundialmente, sendo que uma a
cada seis mulheres diagnosticadas com a doença vão a óbito. Para melhorar o prognóstico e a
sobrevida das pacientes é necessária a detecção precoce através da mamografia. A mamografia
é um exame radiográfico que permite observar lesões mamárias como nódulos e calcificações.
Através do processamento digital das imagens mamográficas, é possível melhorar a
visualização das estruturas e facilitar o diagnóstico, utilizando filtros de suavização de ruído,
realce do contraste e segmentação. A segmentação é a divisão da imagem em regiões de
interesse (lesões) e fundo da imagem. Uma das técnicas de segmentação é a segmentação por
watershed, que consiste na análise topográfica da imagem e extração das fronteiras dos objetos
da imagem. A segmentação por watershed utiliza marcadores, que limitam as regiões que
passarão pelo processamento, atenuando problemas como a supersegmentação. Os marcadores
podem ser definidos com a utilização de operadores morfológicos, os quais fazem uso de
elementos estruturantes para identificar os pixels de interesse. Desse modo, o objetivo desse
trabalho é avaliar a segmentação por watershed de lesões mamárias, variando o préprocessamento e os elementos estruturantes utilizados. Foram empregados elementos
estruturantes nos formatos diamond e disk, nos tamanhos 25, 50 e 100 pixels, além da
suavização do ruído pelo filtro de Wiener e realce de contraste utilizando a transformada
Wavelet e equalização de histograma adaptativa com limitação de contraste (CLAHE). Os
resultados foram avaliados através da acurácia, curva ROC (Receiver Operating Characteristic
Curve) e análise visual das imagens, com comparação dos resultados obtidos com a imagem
original. Como resultado, identificou-se que há relação entre o tamanho e tipo de préprocessamento com o número de regiões detectadas. Além disso, elementos estruturantes
menores são mais efetivos na segmentação por watershed, sendo necessário pesquisas
associando diferentes métodos de redução de ruído e definição de marcadores. Por fim, foi
possível estabelecer a interferência da densidade mamária e da forma, tamanho e tipo de lesão
no resultado da segmentação.
Abstract
Breast cancer is the main type of cancer diagnosed worldwide, with one in six women diagnosed
with the disease dying. To improve the prognosis and survival of patients is necessary to
perform the early detection through mammography. Mammography is a radiographic exam that
allows to note mammary lesions as masses and calcifications. Using digital mammographic
images processing, it’s possible to improve visualization of structures and facilitate diagnosis,
using noise-reduction filters, contrast enhancement and segmentation. Segmentation is the
division of the image in regions of interest (lesions) and background. One of the techniques in
segmentation is watershed segmentation, that is a topographic analysis of the image and object’s
boundaries extraction. Watershed demands using markers, that limits the regions where
processing will be applied, avoiding issues as over-segmentation. The markers can be defined
using morphological operators, which uses structuring elements to identify interest pixels.
Therefore, the aim of this work is to evaluate watershed segmentation of mammographic
lesions, by changing the pre-processing and structuring elements. There were applied disk and
diamond-shaped structuring elements, with 25, 50 and 100 pixels as size, in addition to noisereduction Wiener filter and contrast enhancement with Wavelet transform and contrast limited
adaptative histogram equalization (CLAHE). The results were evaluated by using accuracy,
ROC curve (Receiver Operating Characteristic Curve) and visual analysis of the images,
comparing the results with the original image. As result, it was possible to identify the
relationship between size and pre-processing with the number of detected regions. Moreover,
small structuring elements are more effective in watershed segmentation, requiring research
with different noise reduction methods and marker definition algorithms. Finally, the results
allowed to establish how breast density and shape, size and type of lesion interfere in watershed
segmentation results.
Palavras-chave
Câncer de mama, Mamografia, Segmentação, Watershed
Citação
GOES, Bruno Augusto Machado. Análise da segmentação de lesões mamárias por watershed com variação de elementos estruturantes. 2021. 65 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Biomédica) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2021