Puntos extras. Visión computacional en mamografía

La interpretación de mamografías es una tarea dificil que resulta difícil incluso para los expertos. Los sistemas de detección por medio de computadoras (CAD-computer-aided detection) han ayudado a reducir la frecuencia de las señales que no llegan a detectar a simple vista un cáncer. En un estudio de Warren Burhenne indica que estos sistemas pueden ser muy útiles para identificar 77% de los tumores malignos en el pecho.

Las anomalías que se presentan en la mama pueden identificarse mediante un programa de detección y tratarlas de forma adecuada. Estas se pueden clasificarse de la siguiente manera:

Opacidades infraclínicas: con distorsiones de la estructura mamaria y masas irregulares

• Estrelladas con centro denso, constituyen el 20-30% de los cánceres infraclínicos.
• Estrelladas sin centro denso, representan el 10-20% de los cánceres infraclínicos. El 60% de estas lesiones sometidas a biopsia son malignas. 
• Redondeadas, constituyen el 10-20% de los cánceres infraclínicos. El 50% de estaas sometidas a biopsia son benignas.

Microcalcificaciones

Las microcalcificaciones son pequeños depósitos de calcio que aparecen como puntos blancos y brillantes en la mamografía, se pueden presentar aisladas o en grupos. Si se presentan en grupos en la mamografía son una señal temprana de una lesión maligna en casi la mitad de los cánceres de mama. Su tamaño varia de 0.1 mm hasta 5 mm de diámetro, por lo cual un radiólogo debería analizar exhaustivamente la mamograría con lupa para poder encontrar estas microcalcificaciones por lo que es uno de los problemas de diagnósticos más difíciles del tratamiento del cáncer de mama.

La clasificación de las microcalcificaciones divide las lesiones en 5 tipos.

• Tipo I: Microcalcificaciones anulares, redondeadas, de centro claro. 
• Tipo II: Microcalcificaciones puntiformes regulares, redondeadas, 10% de malignidad.
• Tipo III: Microcalcificaciones "en polvo", finas, 19% de malignidad.
• Tipo IV: Microcalcificaciones puntiformes irregulares, poliédricas, en grano de sal, 29%de malignidad
• Tipo V: Microcalcificaciones vermiculares, alargadas, como un árbol sin hojas, 72% de malignidad.

En los últimos 15 años se han desarrollado proyectos de diagnóstico asistidos por ordenador (CAD, Computer Aided Diagnosis) en radiología para la detección automática de lesiones y para caracterizar los patrones normales y anormales para así poder mejorar la precisión y consistencia de los radiólogos.

Cuando la imagen está en formato digital, los ordenadores pueden procesar la imagen para mejorar la percepción de la visión humana o realizar funciones de análisis de imagen (visión artificial).

Alguno de los objetivos de estos sistemas son los siguientes:

• Mejorar el rendimiento de la visión humana, conociendo antes el tamaño o localización del  objeto. Son métodos que dirigen la atención del radiólogo hacia regiones sospechosas intentando con esto que los radiologos omitan algunas partes.
• Realizar comparaciones detalladas entre varias imágenes con el fin de aportar información en una misma expliración (por ejemplo con contraste y sin  contraste) o en diferentes exploraciones diferidas de un mismo paciente.
• Brindar sistemas de autoevaluación para radiólogos con diversos grados de experiencia y aprendizaje.

Las posibilidades del CAD son útiles cuando la precisión diagnóstica es inferior a lo deseable o cuando el diagnóstico esta basado en apreciaciones y mediciones subjetivas. También produce un aumento en la sensibilidad (fracción esperada de microcalcificaciones que son clasificados correctamente).

En estudios de Strikland Karssemeijer se detectan las microcalcificaciones utilizando la transformada wavelet en conjunto con un criterio donde se analiza la forma, tamaño y el número de microcalcificaciones por unidad de área. Posteriormente, se han aplicado técnicas de ecualización para ajustar la distribución de datos.

Otros estudios como los de Nishikawa se concentran en el tratamiento de la mamografía digitalizada como el filtrado para eliminar el fondo y aumentando la relación señal a ruido que permita señalar la región de interés para identificar las posibles anomalías realzadas a través de técnicas de umbralización local y global de los niveles de gris, mientras que la detección de microcalcificaciones se hace mediante la extracción de características como tamaño, distribución espacial y análisis de la textura, se detecta 85% de verdaderos positivos.