DETECÇÃO E DIAGNÓSTICO DE MASSAS EM MAMOGRAFIA: revisão bibliográfica

Auteurs-es

Simara Vieira da Rocha Universidade Federal do Maranhão - UFMA
Geraldo Braz Júnior Universidade Federal do Maranhão - UFMA
Aristófanes Correa Silva Universidade Federal do Maranhão - UFMA
Anselmo Cardoso Paiva Universidade Federal do Maranhão - UFMA

Résumé

Resumo: O câncer de mama tem se tornado cada dia mais freqüente entre a população feminina acima dos 40 anos. Somente para o ano de 2011 são estimados, no Brasil, 49 mil novos casos. Uma das maneiras para detectar os tumores não palpáveis que causam câncer de mama é realizar uma radiografia (mamografia) das mamas. A mamografia é atualmente a melhor técnica de detecção precoce de lesões não apalpáveis na mama com altas chances de ser um câncer curável. Sabe-se que as chances de cura do câncer de mama são, relativamente altas, se detectado nos estágios inicias. Entretanto, a sensibilidade desse exame pode variar bastante, em decorrência de fatores como qualidade do exame ou experiência do especialista. Dessa forma, a utilização de sistemas CAD e CADx tem contribuído para aumentar as chances de uma detecção e diagnósticos corretos, ou seja, uma segunda opinião, auxiliando os especialistas na tomada de decisões em um tratamento do câncer de mama. Este artigo faz uma revisão bibliográfica de trabalhos voltados para detecção e diagnóstico de massas.
Palavras-chave: Massa. Mamografia. Detecção. Diagnóstico. Câncer de mama.

MAMMOGRAPHY MASS DETECTION AND DIAGNOSIS: a survey

Abstract: Breast cancer has become increasingly common among the female population over 40 years old. Only for the year 2011 are estimated, in Brazil, 49 000 new cases. One way to detect non-palpable tumors that cause breast cancer is to perform an X-ray (mammogram) of the breasts. Mammography is currently the best technique for early detection of non-palpable breast lesions with high chances of being a curable cancer. It is known that the chances of a cure for breast cancer are relatively high if detected in early stages. However, the sensitivity of this exam can vary greatly due to factors such as quality of examination or experience of the specialist. Thus, the use of CAD systems and CADX has contributed to increase the chances of detection and correct diagnosis, working as a second opinion in treatment of breast cancer. This article is a literature review of studies focused on detection and diagnosis of masses.
Keywords: Mass. Mammography. Detection. Diagnosis. Breast cancer.

DETECCIÓN Y DIAGNÓSTICO DE MASAS EN UNA MAMOGRAFÍA: una revisión de la literatura

Resumen: El cáncer de mama se ha tornado cada vez más común entre la población femenina de más de 40 años. Sólo para el año 2011 se estima que en Brasil habrán 49 000 nuevos casos. Una forma de detectar tumores no palpables que causan el cáncer de mama es realizar una radiografía (mamografía) de los senos. La mamografía es actualmente la mejor técnica para la detección precoz de lesiones mamarias no palpables, con altas posibilidades de ser un cáncer curable. Se sabe que las posibilidades de una cura para el cáncer de mama son relativamente altas si se detecta en etapas tempranas. Sin embargo, la sensibilidad de esta prueba pueden variar considerablemente debido a factores como la calidad de los exámenes o la experiencia del especialista. Por lo tanto, el uso de sistemas CAD y CADX ha contribuido a aumentar las posibilidades de detección y el diagnóstico correcto, o una segunda opinión, ayudando a los expertos en la tomada de decisiones en el tratamiento del cáncer de mama. Este artículo es una revisión de la literatura de trabajos sobre detección y diagnóstico de masas.
Palabras clave: Masa. Mamografía. Detección. Diagnóstico de cáncer de mama.

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Bibliographies de l'auteur-e

Simara Vieira da Rocha, Universidade Federal do Maranhão - UFMA

Doutoranda pelo programa de Pós-graduação em Engenharia de Eletricidade - UFMA, na área de concentração Ciência da Computação, orientada pelo prof. Dr. Anselmo Paiva, tendo como linha de pesquisa Imagens Médicas: Detecção e Diagnóstico de Câncer de Mama. Atualmente participa dos projetos de pesquisa: Imagens Médicas: Processamento, Análise e Visualização para Detecção e Diagnóstico de Câncer de Mama e Pulmão e Processamento de Imagens de Mamografias para Detecção e Diagnóstico de Massas na Mama. Publicações: Information Management in LBS Applications;, Requirement Elicitation Based on Goals with Security and Privacy Policies in Electronic Commerce; Applying Value Concepts to Organisational Modelling; A Method for Selecting Software Engineering of Requirements.

Geraldo Braz Júnior, Universidade Federal do Maranhão - UFMA

Doutorando pelo programa de Pós-graduação em Engenharia de Eletricidade da UFMA, na área de concentração Ciência da Computação, orientado pelo prof. Dr. Anselmo Paiva, tendo como linha de pesquisa Imagens Médicas: Detecção e Diagnóstico de Câncer de Mama. Atualmente participa dos projetos de pesquisa: Imagens Médicas: Processamento, Análise e Visualização para Detecção e Diagnóstico de Câncer de Mama e Pulmão e Processamento de Imagens de Mamografias para Detecção e Diagnóstico de Massas na Mama. Publicações: Comparison of Support Vector Machines and Bayesian Neural Networks Performance for Breast Tissues using Geostatistical Functions in Mammographic Images; Detection of Masses in Digital Mammograms using K-means and Support Vector Machine; e Classification of Breast Tissues Using Getis-Ord Statistics and Support Vector Machine.

Aristófanes Correa Silva, Universidade Federal do Maranhão - UFMA

Professor adjunto da UFMA e permanente dos Programas de Pós-graduação dos departamentos de Informática e Engenharia Elétrica, ambos da UFMA. Atualmente participa, entre outros, dos projetos de pesquisa: Imagens Médicas: Processamento, Análise e Visualização para Detecção e Diagnóstico de Câncer de Mama e Pulmão; Processamento de Imagens de Mamografias para Detecção e Diagnóstico de Massas na Mama; e Processamento e Análise de Imagens Mastológicas. Possuindo diversas publicações na área como, por exemplo: Detection of masses in mammogram images using CNN, geostatistic functions and SVM; Detection of masses in mammographic images using geometry, Simpson's Diversity Index and SVM, etc.

Anselmo Cardoso Paiva, Universidade Federal do Maranhão - UFMA

Professor Associado I da UFMA. Sendo coordenador do Núcleo de Computação Aplicada (NCA)/UFMA e professor permanente dos Programas de Pós-graduação dos departamentos de Informática e Engenharia Elétrica, ambos da UFMA. Atualmente coordenada, entre outros, os projetos de pesquisa: Imagens Médicas: Processamento,
Análise e Visualização para Detecção e Diagnóstico de Câncer de Mama e Pulmão; Processamento de Imagens de Mamografias para Detecção e Diagnóstico de Massas na Mama; e Processamento e Análise de Imagens Mastológicas. Possuindo diversas publicações na área como, por exemplo: Detection of masses in mammogram images using CNN, geostatistic functions and SVM; Detection of masses in mammographic images using geometry, Simpson's Diversity Index and SVM, etc.

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Publié-e

2012-02-29

Comment citer

ROCHA, Simara Vieira da; BRAZ JÚNIOR, Geraldo; SILVA, Aristófanes Correa; PAIVA, Anselmo Cardoso.

DETECÇÃO E DIAGNÓSTICO DE MASSAS EM MAMOGRAFIA: revisão bibliográfica

. Cadernos de Pesquisa, 29 févr. 2012 Disponível em: https://cajapio.ufma.br/index.php/cadernosdepesquisa/article/view/735. Acesso em: 28 déc. 2024.