CLASSIFICAÇÃO DE CALCIFICAÇÕES MAMÁRIAS BASEADO NA ANÁLISE MORFOLÓGICA DESCRITA POR BIRADS E Le GAL TRAVÉS DE REDE NEURAL ARTIFICIAL | Clínica Janice Lamas

CLASSIFICAÇÃO DE CALCIFICAÇÕES MAMÁRIAS BASEADO NA ANÁLISE MORFOLÓGICA DESCRITA POR BIRADS E Le GAL TRAVÉS DE REDE NEURAL ARTIFICIAL

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Introdução
Segundo pesquisas do INCA há uma estimativa de 52.680 novos casos de câncer de mama para o ano vigente e previsão de aumento significativo nas incidências para os próximos anos. A eficácia da mamografia na detecção precoce do câncer de mama em uma fase incipiente foi comprovada por ensaios aleatórios controlados nos quais foi possível atingir uma redução da mortalidade absoluta, graças a capacidade do exame no rastreio de carcinomas ductais in situ e cânceres infiltrantes de tamanho reduzido e em estágio mais precoce do que em grupos de controle que não passaram pelo exame.
As calcificações mamárias são frequentemente encontradas em exames de rastreio como a mamografia. Estima-se que 90% dos cânceres intraductais não palpáveis sejam detectados morfologicamente pela presença de calcificações, elas estão associadas a aproximadamente 40% de todos os tumores. Nesse contexto, a caracterização adequada das calcificações mamárias torna-se fundamental no diagnóstico precoce do câncer mamário. Atualmente existe uma alta taxa de exames falso-positivos, com aumento do custo total do rastreamento em virtude da necessidade de investigações histopatológicas e, conseqüentemente, cirurgias desnecessárias, as quais poderiam ser minimizadas através de técnicas menos invasivas para ampliar a eficiência da análise precoce das calcificações antes da submissão do paciente a biópsias.
Le Gal foi um dos pioneiros na análise morfológica das calcificações mamográficas. Em 1984 ele publicou uma proposta de diferenciação das calcificações em 5 tipos, baseado na histopatologia da Região de Interesse (Region Of Interest – ROI). Posteriormente, o Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS) foi desenvolvido para normatizar a descrição e manejo dos achados mamográficos entre os especialistas da área médica agregando outros critérios, além da morfologia das calcificações, tais como a densidade, distribuição e agrupamento.
As Redes Neurais Artificiais (RNA) têm sido freqüentemente utilizadas na literatura em problemas de reconhecimento e classificação de padrões devido a sua capacidade de aprender por meio de exemplos.
Este trabalho aborda a extração de características morfológicas das calcificações mamárias em concordância com a nomenclatura e os critérios de diferenciação adotados pelo BI-RADS e Le Gal e utiliza uma RNA Perceptron Múltiplas Camadas (PMC) [10] para classificar calcificações mamárias em benignas ou suspeitas de malignidade. Esta pesquisa resulta da colaboração entre UnB-GAMA e a Clínica Janice Lamas Radiologia (CJLR), além de integrar o projeto intitulado “Atlas Anatômico 3D Aplicado à Mama” com o Laboratório Nacional de Computação Científica do Ministério de Ciência e Tecnologia (LNCC/MCT) e Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Medicina Assistida por Computação Científica (MACC), contribuindo no desenvolvimento de um ambiente educacional web para o aprendizado prático morfológico das estruturas da mama.

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