Desarrollo de técnicas de segmentación para la detección de microcalcificaciones en imágenes mamográficas

Moreno Berdón, Patricia (2018). Desarrollo de técnicas de segmentación para la detección de microcalcificaciones en imágenes mamográficas. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. Telecomunicación (UPM), Madrid.

Description

Title: Desarrollo de técnicas de segmentación para la detección de microcalcificaciones en imágenes mamográficas
Author/s:
  • Moreno Berdón, Patricia
Contributor/s:
  • Ríos Sánchez, Belén
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería Biomédica
Date: 2018
Subjects:
Freetext Keywords: Cáncer de mama, mamografía, microcalcificaciones, Fuzzy c-means (FCM), Possibilistic c-means (PCM), PFCM (Possibilistic Fuzzy c-means) y Sub-segmentación mediante PFCM.
Faculty: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Department: Matemática Aplicada a las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El cáncer de mama es el tipo de cáncer más frecuente en la mujer, con una incidencia anual de 26.370 casos en España (SEOM-2018). Se origina cuando las células en el seno comienzan a crecer de forma descontrolada y es maligno si las células pueden crecer penetrando los tejidos circundantes o propagándose a áreas distantes del cuerpo. Para el diagnóstico del cáncer de mama la técnica más utilizada es la mamografía. Además de las masas, esta técnica permite detectar otras lesiones como son las microcalcificaciones, en las que se centrará este trabajo. Estas calcificaciones son acumulaciones cristalinas de calcio en el tejido mamario que generalmente tienen un tamaño de micras. Estas lesiones se engloban dentro del grupo de manifestaciones radiológicas no palpables y su diagnóstico es complicado pero muy relevante, ya que su número, patrón de agrupación y morfología son indicadores de malignidad. En este trabajo se presentará un sistema de detección de microcalcificaciones. La detección de las microcalcificaciones en las imágenes se hará mediante técnicas de procesado de imagen, concretamente técnicas de segmentación. Este tipo de técnicas permiten separar distintos objetos o regiones en la imagen según su aspecto. Para ello, en primer lugar se realizará un estudio de los distintos tipos de segmentación existentes enfocado a los que se han considerado más apropiados para la detección de microcalcificaciones: los métodos de segmentación por agrupación. La finalidad de los algoritmos de segmentación por agrupación es dividir un conjunto de datos en k grupos distintos, donde los datos de cada uno de los grupos son similares entre sí y distintos de los otros grupos. En concreto se estudiarán a fondo, implementarán y evaluarán los métodos Fuzzy c-means (FCM), Possibilistic c-means (PCM) y Sub-segmentación mediante PFCM (Possibilistic Fuzzy c-means). Estas evaluaciones se llevarán a cabo utilizando un subset de las imágenes contenidas en la base de datos DDSM (Digital Database for Screening Mammography), realizando una comparación de los resultados obtenidos con el fin de determinar cuál de ellos es el más preciso.

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Item ID: 51995
DC Identifier: http://oa.upm.es/51995/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:51995
Deposited by: Biblioteca ETSI Telecomunicación
Deposited on: 04 Sep 2018 07:15
Last Modified: 04 Sep 2018 07:15
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