Desarrollo de un algoritmo para la evaluación de densidad mamaria

Gómez Muñoz, Silvia María

Desarrollo de un algoritmo para la evaluación de densidad mamaria

dc.contributor.advisor	Ramos Correa, Víctor Alfonso
dc.contributor.author	Gómez Muñoz, Silvia María
dc.contributor.evaluator	Catellanos, María Esperanza
dc.contributor.evaluator	Carolina, Viloria Barragán
dc.contributor.evaluator	García Sánchez, Lady Astrid
dc.coverage.city	Bogotá (Colombia)	spa
dc.date.accessioned	2024-10-11T18:31:17Z
dc.date.available	2024-10-11T18:31:17Z
dc.date.created	2024-09-10
dc.description.abstract	El objetivo de este trabajo es determinar la densidad mamaria utilizando un algoritmo basado en los histogramas de intensidad de imágenes mamográficas 2D sin procesar. Este proyecto proporciona una herramienta para extraer y cuantificar las características de los tejidos mamarios mediante el establecimiento de umbrales de intensidad. La metodología se fundamenta en un algoritmo que evalúa estas imágenes, ofreciendo una solución para aquellos interesados en explorar y comprender mejor las propiedades del tejido mamario. El algoritmo propuesto permite una segmentación detallada del tejido denso. Los resultados obtenidos para la estimación de la densidad mamaria se generaron mediante el procesamiento de cada imagen de prueba utilizando un código en Python, siguiendo una metodología que se basa en la interpretación del histograma de cada imagen, que refleja la distribución de las intensidades en escala de grises. A partir de esta información, se definieron umbrales para separar los diferentes tipos de tejido presentes en la mama como el tejido graso y el fibroglandular. Posteriormente, se segmentan estos tejidos para obtener las áreas de los píxeles de cada uno. Seguido del cálculo del espesor del tejido fibroglandular para determinar el volumen de este tejido, y conociendo el espesor de compresión de la mama, se puede obtener el volumen de tejido graso. Con la razón entre el volumen del tejido glandular y el volumen total se estimó la densidad mamaria. Al obtener la densidad mamaria a partir de imágenes en formato RAW, los resultados se compararon con los valores proporcionados por el software del mamógrafo Siemens. Este formato presenta imágenes con poco contraste y valores de intensidad muy cercanos entre sí, lo que dificulta la diferenciación clara entre los distintos tipos de tejido. La falta de contraste puede haber influido en la precisión de la segmentación del algoritmo, generando valores atípicos en comparación con los resultados del software de referencia. Estos factores subrayan la necesidad de continuar trabajando en la automatización del algoritmo, mejorando su capacidad para ajustar los umbrales y optimizar la interpretación de imágenes de bajo contraste, como las RAW. Para abordar estos valores atípicos, se incluyó una interfaz interactiva con botones que permite ajustar los umbrales de segmentación de manera dinámica, proporcionando una forma intuitiva de explorar y ajustar los parámetros según las características individuales del tejido. Existen el mercado software para la estimación de la densidad mamaria, pero debido a sus altos costos, no todos los centros de salud pueden acceder a ellos. Este trabajo ofrece una herramienta accesible proporcionando una opción viable para estimar el tejido mamario sin la necesidad de software costosos. Además, la metodología tiene un gran potencial para continuar su desarrollo y, en el futuro, podría automatizarse por completo, ofreciendo una alternativa gratuita y eficiente.	spa
dc.description.abstractenglish	The issue of this work is to determine breast density using an algorithm based on the intensity histograms of raw 2D mammographic images. This project provides a tool to extract and quantify the characteristics of breast tissues by establishing intensity thresholds. The methodology is based on an algorithm that evaluates these images, offering a solution for those interested in exploring and better understanding the properties of breast tissue. The proposed algorithm enables detailed segmentation of dense tissue. The results obtained for breast density estimation were generated by processing each test image using Python code, following a methodology based on interpreting each image's histogram, which reflects the distribution of grayscale intensities. From this information, thresholds were defined to separate different types of tissues present in the breast, such as fatty and fibroglandular tissue. Subsequently, these tissues were segmented to obtain the pixel areas of each. The thickness of the fibroglandular tissue was then calculated to determine its volume, and by knowing the breast's compression thickness, the volume of fatty tissue was obtained. The ratio between the glandular tissue volume and the total volume was used to estimate breast density. By obtaining breast density from RAW format images, the results were compared with the values provided by the Siemens mammography software. This format presents images with low contrast and intensity values that are very close to each other, making it difficult to clearly differentiate between the various tissue types. The lack of contrast may have influenced the accuracy of the algorithm’s segmentation, generating outliers compared to the reference software's results. These factors highlight the need to continue improving the algorithm’s automation, enhancing its ability to adjust thresholds and optimize the interpretation of low-contrast images, such as RAW. To address these outliers, an interactive interface with buttons was included, allowing for dynamic segmentation threshold adjustments, providing an intuitive way to explore and adjust parameters according to the individual characteristics of the tissue. There are several software options available in the market for estimating breast density, but due to their high costs, not all healthcare centers have access to them. This work provides an accessible tool, offering a viable option for estimating breast tissue without the need for expensive software. Moreover, the methodology has great potential for further development and, in the future, could be fully automated, providing a free and efficient alternative.	spa
dc.description.degreelevel	Maestría	spa
dc.description.degreename	Magíster en Física Médica	spa
dc.format	PDF	spa
dc.format.mimetype	application/pdf	spa
dc.identifier.instname	instname:Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.identifier.reponame	reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.identifier.repourl	repourl:https://repository.javeriana.edu.co	spa
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10554/68551
dc.language.iso	spa	spa
dc.publisher	Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.publisher.faculty	Facultad de Ciencias	spa
dc.publisher.program	Maestría en Física Médica	spa
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess	spa
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2	spa
dc.rights.licence	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional	*
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dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	*
dc.subject	Densidad mamaria	spa
dc.subject	Algoritmo	spa
dc.subject	Histogramas de intensidad	spa
dc.subject	Imágenes mamográficas 2D	spa
dc.subject	Segmentación	spa
dc.subject	Tejido graso	spa
dc.subject	Tejido fibroglandular	spa
dc.subject	Áreas de píxeles	spa
dc.subject	Imagen en formato RAW	spa
dc.subject.armarc	Maestría en física médica - Tesis y disertaciones académicas	spa
dc.subject.armarc	Glándulas mamarias	spa
dc.subject.armarc	Procesamiento digital de imágenes	spa
dc.subject.armarc	Algoritmos (Computadores)	spa
dc.subject.keyword	Breast density	spa
dc.subject.keyword	Algorithm	spa
dc.subject.keyword	Intensity histograms	spa
dc.subject.keyword	2D mammographic images	spa
dc.subject.keyword	Segmentation	spa
dc.subject.keyword	Fatty tissue	spa
dc.subject.keyword	Fibroglandular tissue	spa
dc.subject.keyword	Pixel area	spa
dc.subject.keyword	RAW imas	spa
dc.title	Desarrollo de un algoritmo para la evaluación de densidad mamaria	spa
dc.title.english	Development of an Algorithm for Breast Density Evaluation	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría	spa