UTILIZAÇÃO DO SOFTWARE OPENVINO PARA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS MAMOGRÁFICAS E ASSISTÊNCIA NO DIAGNÓSTICO DE CÂNCER
A análise de imagens radiográficas tem se mostrado nas últimas décadas como uma ferramenta eficiente no diagnóstico precoce de algumas doenças. As mamografias são aparelhos radiológicos específicos para o estudo das mamas, principalmente para o estudo dos nódulos mamários que auxiliam na interpretação dos mastologistas sobre as características de tais nódulos, classificando-os como malignos ou benignos. Embora o câncer de mama seja um dos tipos de câncer que mais acomete as mulheres e, consequentemente, com as maiores taxas de mortalidade do mundo, apresenta altas taxas de cura quando diagnosticado precocemente. Por isso, o uso de tecnologias que colaborem com o diagnóstico mais preciso tem sido cada vez mais utilizado. Imagens mamográficas de um banco de acesso público, DDMS (digital database for screening mamography), foram usadas para treinar um programa de inteligência artificial (IA), OpenVino, um programa gratuito desenvolvido pela Intel que modela padrões de reconhecimento de imagem. Este método apresentou resultados significativos quando comparado a outros métodos aqui apresentados, com resultados de 87,8% de reconhecimento adequado quanto à malignidade ou não do tumor nas imagens com incidência craniocaudal (CC) direita e 86,8% à esquerda, assim como 84,4% de assertividade nas imagens com oblíquo mediolateral (MLO) à direita e 86,9% à esquerda, utilizando a curva ROC (Receiver Operating Characteristic) para corroborar com o uso congruente dos parâmetros do programa. Entendemos que o sistema desenvolvido neste trabalho pode auxiliar os profissionais da área médica e auxiliar no diagnóstico do câncer de mama.
UTILIZAÇÃO DO SOFTWARE OPENVINO PARA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS MAMOGRÁFICAS E ASSISTÊNCIA NO DIAGNÓSTICO DE CÂNCER
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DOI: 10.22533/at.ed.50822181119
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Palavras-chave: Diagnóstico por imagem, processamento de imagem, detecção auxiliada por computador, diagnóstico auxiliado por computador.
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Keywords: Diagnostic imaging, image processing, computer-aided detection, computer-aided diagnosis.
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Abstract:
The analysis of radiographic images has been shown in recent decades as an efficient tool in the early diagnosis of some diseases. Mamograms are specific radiological devices for the study of the breasts, especially for the study of breast nodules that assist in the interpretation of mastologists about the characteristics of such nodules, classifying them as malignant or benign. Although breast cancer is one of the types of cancers that most affects women and, consequently, with the highest mortality rates in the world, it has high cure rates when diagnosed early. Therefore, the use of technologies that collaborate with the most accurate diagnosis has been increasingly used. Mammographic images from a public access bank, DDMS (digital database for screening mammography), were used to train an artificial intelligence (AI) program, OpenVino, a free program developed by Intel that models image recognition standards. This method showed significant results when compared to other methods presents here, with results of 87.8% of adequate recognition as to the malignancy or not of the tumor in the images with right craniocaudal (CC) incidence and 86.8% in the left, as well as 84.4% of assertiveness in the images with med iolateral oblique (MLO) on the right and 86.9% on the left, using the ROC (Receiver Operating Characteristic) curve to corroborate with the congruent use of the program parameters. We understand that the system developed in this work can help professionals in the medical field and aid in the diagnosis of breast cancer.
- Horacio Emidio de Lucca Junior
- Arnaldo Rodrigues dos Santos Junior
